JaCaMoは、マルチエージェントシステム（MAS）の設計と実行のための統一環境を提供し、3つのコアコンポーネントを統合しています。BDIベースのエージェント用のJasonエージェントプログラミング言語、アーティファクトベースの環境モデル用のCArtAgO、そして組織構造や役割を指定するMoiseです。開発者は、エージェントの計画を書き、操作を持つアーティファクトを定義し、規範的フレームワークでエージェントグループを組織できます。システムには、MASの相互作用のシミュレーション、デバッグ、ビジュアライゼーションのツールが含まれています。分散実行、アーティファクトリポジトリ、および柔軟なメッセージングをサポートし、JaCaMoは群知能、共同ロボット工学、分散意思決定などの分野での迅速な試作と研究を可能にします。そのモジュール式設計により、学術および産業プロジェクトでのスケーラビリティと拡張性が保証されます。

NVIDIA Isaacは、NVIDIAによって提供される先進的なロボティクスプラットフォームであり、開発者がAI対応ロボットシステムを作成し、展開できるようにすることを目的としています。これには、知覚、ナビゲーション、制御のための機械学習アルゴリズムのシームレスな統合を可能にする強力なツールとフレームワークが含まれています。このプラットフォームは、リアルタイムでのAIエージェントのシミュレーション、トレーニング、展開をサポートし、倉庫の自動化、エッジコンピューティング、ロボティクス研究など、さまざまなアプリケーションに適しています。

ROSに基づくマルチエージェント捜索救出システムは、ROSを利用して複数の自律エージェントを展開し、協調した捜索と救出を行うロボティクスフレームワークです。各エージェントは搭載センサーとROSトピックを使用し、リアルタイムのマッピング、障害物回避、ターゲット検出を行います。中央コーディネーターがエージェントの状況や環境のフィードバックに基づいてタスクを動的に割り当てます。このシステムはGazeboまたは実機ロボットで動作し、研究者や開発者がマルチロボット協調、通信プロトコル、適応的ミッション計画を現実的な条件下でテスト・改善できます。