Java JADE環境におけるAIサッカーカップは、Java Agent DEvelopment Framework（JADE）を利用してフルサッカー大会をシミュレーションするオープンソースデモンストレーションです。各プレイヤーは、自律エージェントとして動き、ボール制御、パス、シュートなどの行動を行い、戦略の実現のためにメッセージのやり取りで連携します。審判やコーチエージェントを含み、ゲームルールを適用し、トーナメントのブロックを管理します。開発者はカスタムルールや機械学習モジュールを追加して意思決定を拡張できます。この環境は、リアルタイムスポーツシナリオ内でのマルチエージェント通信、チームワーク、ダイナミックな戦略計画を示します。

Autogen Studio Researchは、GitHub上にホストされた研究プロトタイプで、エージェントコンポーネントのドラッグ＆ドロップ、通信チャネルの定義、実行パイプラインの構成を可能にします。Python SDKを使用してOpenAI、Azure、ローカルモデルなどの各種LLMバックエンドに接続し、リアルタイムのロギング、メトリクス、デバッグツールを提供します。このプラットフォームは、協働エージェントシステム、意思決定ワークフロー、自動タスクオーケストレーションの迅速なプロトタイピングを目的としています。

このリポジトリは、FIPA Contract Netインタラクションプロトコルの完全なJava実装を提供します。管理エージェントと契約エージェントを作成し、CFP（提案呼び出し）、提案、承認、拒否をエージェント通信チャネル経由で交換できます。主要モジュールには、タスクのブロードキャスト、入札収集、カスタマイズ可能な基準による提案評価、契約の授与、実行状況の監視が含まれ、研究シミュレーションや工業スケジューリング、ロボット協調に利用可能です。

JADE-DR-VPPは、仮想発電所（VPP）の需要反応（DR）を実現するマルチエージェントシステムを実装したオープンソースのJavaフレームワークです。各エージェントは、JADEメッセージングを通じて通信する柔軟な負荷または発電ユニットを表します。システムは、DRイベントの調整、負荷調整のスケジューリング、リソースの集約を行い、グリッドシグナルに対応します。ユーザーはエージェントの挙動を設定し、大規模なシミュレーションを実行し、エネルギーマネジメント戦略のパフォーマンス指標を分析できます。

jason-RLは、Jasonのマルチエージェントフレームワークに強化学習層を追加し、AgentSpeak BDIエージェントが報酬フィードバックを通じて行動選択ポリシーを学習できるようにします。Q学習とSARSAのアルゴリズムを実装し、学習パラメータ（学習率、割引ファクター、探索戦略）の設定をサポートし、トレーニングの指標をログに記録します。エージェントの計画で報酬関数を定義し、シミュレーションを実行することで、開発者はエージェントが時間とともに意思決定を改善し、環境の変化に適応する様子を観察できます。

JASAは、マルチエージェントシステムのシミュレーション構築と実行のための包括的なJavaライブラリセットを提供します。エージェントのライフサイクル管理、イベントスケジューリング、非同期メッセージパッシング、環境モデリングをサポートします。開発者はコアクラスを拡張してカスタム動作を実装し、外部データソースと連携し、シミュレーション結果を可視化できます。フレームワークのモジュラー設計と明確なAPIドキュメントにより、迅速なプロトタイピングとスケーラビリティを実現し、学術研究、教育、エージェントベースのモデリングの概念実証に適しています。

Mesa捕食者-被食者モデルは、古典的なLotka-Volterra捕食者-被食者システムをオープンソースのPython実装として構築し、Mesaのエージェントベースモデルフレームワークの上に成り立っています。個々の捕食者と被食者のエージェントが格子上を移動し相互作用し、被食者は繁殖し、捕食者は生き残るために食物を狩ります。ユーザーは、初期個体数、繁殖確率、エネルギー消費、その他の環境パラメータをウェブインターフェース経由で設定できます。このシミュレーションは、ヒートマップや個体数の曲線などのリアルタイムビジュアライゼーションを提供し、実行後の解析のためにデータを記録します。研究者、教育者、学生は、エージェントの行動をカスタマイズしたり、新しい種を追加したり、複雑な生態学的ルールを統合したりしてモデルを拡張できます。このプロジェクトは、使いやすさ、迅速な試作、および出現する生態学的動態の教育的デモンストレーションを目的としています。

このプロジェクトは、JADE（Java Agent DEvelopment）フレームワークを使用してマルチエージェント環境を構築します。エージェントはプラットフォームのAMSとDFに登録し、ACLメッセージを交換し、循環、ワンショット、FSMなどのビヘイビアを実行します。例のシナリオには、購入者と売り手の交渉、契約ネットプロトコル、タスク配分が含まれます。GUIエージェントコンテナは、ランタイム中のエージェントの状態とメッセージの流れを監視するのに役立ちます。

Multi-Agent Systemsは、自律型エージェント間の相互作用を作成、制御、観察するための包括的なツールキットを提供します。開発者は、カスタムの意思決定ロジックを備えたエージェントクラスを定義し、リソースとルールを設定した複雑な環境を構築し、情報交換のための通信チャネルを実装できます。このフレームワークは、同期および非同期のスケジューリング、イベント駆動型の動作をサポートし、パフォーマンス指標のロギングを統合しています。ユーザーはコアモジュールを拡張したり、外部AIモデルを統合してエージェントの知能を向上させることが可能です。可視化ツールは、シミュレーションをリアルタイムまたは後処理でレンダリングし、出現する行動の分析やシステムパラメータの最適化に役立ちます。学術研究からプロトタイプの分散アプリケーションまで、Multi-Agent Systemsはエンドツーエンドのマルチエージェントシミュレーションを簡素化します。

このオープンソースフレームワークは、AgentSimJsのエージェントモデリングライブラリとThree.jsの3Dグラフィックスエンジンを組み合わせて、インタラクティブなブラウザベースのマルチエージェントシミュレーションを実現します。ユーザーはエージェントタイプ、行動、環境ルールを定義し、衝突検出やイベント処理を設定し、カスタマイズ可能なレンダリングオプションでリアルタイムにシミュレーションを視覚化できます。このライブラリは、ダイナミックコントロール、シーン管理、パフォーマンスチューニングをサポートし、研究、教育、複雑なエージェントベースのシナリオのプロトタイピングに最適です。

マルチエージェントシステムは、マルチエージェントシミュレーションの設計と実行のための軽量でありながら強力なツールキットを提供します。ユーザーは、意思決定ロジックをカプセル化するカスタムエージェントクラスを作成し、世界の状態とルールを表す環境オブジェクトを定義し、相互作用を調整するシミュレーションエンジンを設定できます。このフレームワークは、ロギング、メトリクス収集、および基本的な可視化のためのモジュール式コンポーネントをサポートし、協力的または敵対的な設定でのエージェントの行動を分析します。群ロボティクス、リソース配分、分散制御の実験の迅速なプロトタイピングに適しています。

AgentSimJSは、JavaScriptで大規模なエージェントベースのモデルの作成と実行を簡素化するように設計されています。モジュール式のアーキテクチャにより、開発者は状態、センサー、意思決定関数、アクチュエータを持つエージェントを定義し、それらをグローバル変数でパラメータ化された動的な環境に統合できます。フレームワークは、離散時間ステップのシミュレーションを調整し、エージェント間のイベント駆動型メッセージングを管理し、相互作用データを記録します。視覚化モジュールは、HTML5 Canvasや外部ライブラリを使用したリアルタイムレンダリングをサポートし、プラグインを通じて統計ツールとの連携も可能です。AgentSimJSは、現代のウェブブラウザとNode.jsの両方で動作し、インタラクティブなWebアプリケーション、学術研究、教育ツール、群知能、集団ダイナミクス、分散AIの実験の迅速なプロトタイピングに適しています。

ASP-DALIは、論理に基づく知能エージェントの定義と実行のための統一プラットフォームを提供します。開発者は、ASPルールを記述してエージェントの知識と目標を表現し、DALI構造体を用いてイベントへの反応やアクションの実行を定義します。ランタイムでは、ASPソルバーが解集合を計算し、エージェントの意思決定を指導します。これにより、計画立案、イベントへの反応、信念の動的調整が可能となります。このフレームワークはモジュール式の知識ベースをサポートし、インクリメンタルな更新や宣言ルールと反応行動の明確な分離を促進します。ASP-DALIはPrologで実装されており、一般的なASPソルバーとのインターフェースも備えており、研究やプロトタイプのシナリオでの統合と展開を容易にします。

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。

AgentVerseは、再利用可能なモジュールと抽象化のセットを提供することで、多エージェントアーキテクチャの作成を容易にします。ユーザーは、カスタム意思決定ロジックを持つエージェントクラスを定義し、メッセージ送信のための通信チャネルを確立し、環境条件をシミュレーションできます。このプラットフォームは、同期・非同期のエージェント間の相互作用をサポートし、交渉、タスク委任、協力的な問題解決などの複雑なワークフローを可能にします。統合されたロギングとモニタリングにより、エージェントの動作を追跡し、パフォーマンス指標を評価できます。AgentVerseは、自律探索、取引シミュレーション、協働コンテンツ生成などの一般的なユースケース向けのテンプレートも含みます。そのプラグイン設計により、言語モデルや強化学習アルゴリズムなどの外部機械学習モデルのシームレスな統合が可能で、多様なAI駆動型アプリケーションに柔軟性を提供します。