LightJason Benchmarkは、LightJasonフレームワーク上に構築されたマルチエージェントアプリケーションのストレステストと評価のための事前定義およびカスタマイズ可能なシナリオの包括的なセットを提供します。ユーザーはエージェント数、通信パターン、環境パラメータを設定して、実世界の負荷をシミュレートし、システムの動作を評価できます。測定指標には、メッセージのスループット、エージェントの応答時間、CPUとメモリの消費量が含まれ、CSVやグラフ形式で結果を出力します。JUnitと連携することで、自動化されたテストパイプラインにシームレスに組み込み、回帰やパフォーマンステストをCI/CDの一部として実行可能です。調整可能な設定と拡張可能なシナリオテンプレートにより、性能のボトルネックを特定し、スケーラビリティを検証、ハイパフォーマンスで弾力的なマルチエージェントシステムのアーキテクチャ最適化を支援します。

NeuralABMは、PyTorchを利用したオープンソースのPythonライブラリで、ニューラルネットワークをエージェントモデルに統合します。ユーザーは、ニューラルモジュールとしてエージェントのアーキテクチャを指定し、環境ダイナミクスを定義し、シミュレーションステップ全体での逆伝播を用いてエージェントの行動を訓練できます。フレームワークは、カスタム報酬信号、カリキュラム学習、および同期・非同期の更新をサポートし、出現する現象の研究を可能にします。ロギング、可視化、データセットエクスポートのユーティリティを備え、研究者や開発者はエージェントのパフォーマンスを分析し、モデルのデバッグやシミュレーション設計の反復ができます。NeuralABMは、社会科学、経済学、ロボティクス、ゲームNPCのAI駆動行動において、強化学習とABMを組み合わせることを容易にします。環境カスタマイズのためのモジュール式コンポーネント、多エージェント間の相互作用をサポートし、外部データセットやAPIをリアルワールドのシミュレーションに統合するフックも提供します。オープンな設計は、明確な実験設定とバージョン管理の連携により、再現性とコラボレーションを促進します。