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。

AI Data Viz Agentは、大規模言語モデルを活用して自由形式のテキスト指示を解釈し、その後、データ処理およびプロッティングライブラリを調整してコードを生成し、ビジュアライゼーションをレンダリングします。ユーザーはCSVやJSON形式のデータセットをロードするか、pandas DataFrameを直接渡すことができます。データセットが提供されると、エージェントは「トップ製品の四半期別平均売上を表示」などのプロンプトに基づいてデータをフィルタリング、グループ化、集約します。棒グラフ、線グラフ、散布図、円グラフ、ヒストグラム、ヒートマップなど複数のチャートタイプをサポートし、色やラベル、注釈をカスタマイズ可能です。エージェントはPythonパッケージとして動作し、CLIやAPIインターフェースを備え、ノートブックやWebサービス、自動レポートパイプラインへの統合を可能にします。