multi_agent_celarは、模擬環境内で複数のインテリジェントエージェント間の出現言語によるコミュニケーションを可能にするモジュラーAIプラットフォームとして設計されています。ユーザーはポリシーファイルを通じてエージェントの挙動を定義し、環境パラメータを設定し、エージェントが自らの通信プロトコルを進化させて協力タスクを解決する協調トレーニングを開始できます。このフレームワークには、評価スクリプト、可視化ツール、およびスケーラブルな実験のサポートが含まれており、多エージェントコラボレーション、出現言語、意思決定プロセスに関する研究に最適です。

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。

Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planningは、古典的および現代的な経路計画手法と組み合わせたマルチエージェントシステムの開発とテストのための包括的なツールキットを提供します。A*、ダイクストラ、RRT、ポテンシャルフィールドなどのアルゴリズムの実装とカスタマイズ可能なエージェント行動モデルを含みます。シミュレーションと可視化モジュールを備え、シナリオ作成、リアルタイム監視、パフォーマンス分析がシームレスに行えます。拡張性を考慮して設計されており、新しい計画アルゴリズムやエージェント決定モデルをプラグインして、複雑な環境での協調ナビゲーションやタスク割り当てを評価できます。