OpenMASは、分散型AIエージェントやマルチエージェント調整戦略の開発と評価を促進するために設計されています。カスタムエージェントの挙動、動的環境モデル、エージェント間のメッセージングプロトコルを定義できるモジュール式のアーキテクチャを備えています。物理シミュレーション、イベント駆動の実行、AIアルゴリズム用のプラグイン統合をサポートします。ScenariosはYAMLやPythonで設定可能で、エージェントの相互作用を可視化し、内蔵の解析ツールでパフォーマンス指標を収集できます。OpenMASは、群知能、協調ロボティクス、分散意思決定などの研究プロトタイピングを効率化します。

Simple Playgroundsは、エージェントが迷路を探索し、オブジェクトと相互作用し、タスクを完了できるインタラクティブな2Dグリッド環境の構築に役立つモジュール式プラットフォームです。ユーザーは、YAMLまたはPythonスクリプトを使って環境レイアウト、オブジェクトの挙動、報酬関数を定義します。組み込みのPygameレンダラーにより、リアルタイムの視覚化が可能になり、ステップベースのAPIにより、Stable Baselines3などのRLライブラリとシームレスに統合できます。マルチエージェントの設定、衝突検出、カスタマイズ可能な物理パラメータをサポートし、プロトタイピング、ベンチマーキング、AIアルゴリズムの教育的デモンストレーションを効率化します。

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interactionは、複数の自律型AIエージェントで構成されたシステムの設計、構成、および実行のための柔軟な環境を提供します。各エージェントには特定の役割、目的、および通信プロトコルを割り当てることができます。このフレームワークは、メッセージのパッシング、会話のコンテキスト、および逐次または並列の相互作用を管理します。OpenAI GPTや他のLLM API、カスタムモジュールとの統合をサポートしています。ユーザーはYAMLやPythonスクリプトを用いてシナリオを定義し、エージェントの詳細、ワークフローステップ、および停止条件を指定します。システムはすべてのインタラクションを記録し、デバッグや分析のために保持し、協力、交渉、意思決定、および複雑な問題解決の実験においてエージェントの動作を詳細に制御できます。