OpenMASは、分散型AIエージェントやマルチエージェント調整戦略の開発と評価を促進するために設計されています。カスタムエージェントの挙動、動的環境モデル、エージェント間のメッセージングプロトコルを定義できるモジュール式のアーキテクチャを備えています。物理シミュレーション、イベント駆動の実行、AIアルゴリズム用のプラグイン統合をサポートします。ScenariosはYAMLやPythonで設定可能で、エージェントの相互作用を可視化し、内蔵の解析ツールでパフォーマンス指標を収集できます。OpenMASは、群知能、協調ロボティクス、分散意思決定などの研究プロトタイピングを効率化します。

マルチエージェント自律廃棄物収集システムは、個別の廃棄物収集ロボットが協力してルート計画を行えるよう訓練するための研究主導のプラットフォームです。エージェントは冗長なカバレッジを回避し、移動距離を最小化し、動的な廃棄物生成パターンに対応することを学習します。Pythonで構築され、ポリシーのテストと洗練のためのシミュレーション環境を統合しています。ユーザーは地図のレイアウト、廃棄物投棄ポイント、エージェントのセンサー、報酬構造を設定して、特定の都市エリアや運用制約に合わせた動作に調整できます。