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。

Scratchから始めるマルチエージェントシステムは、Pythonモジュールの包括的なセットを提供し、ゼロからマルチエージェント環境を構築、カスタマイズ、評価します。ユーザーは、世界モデルを定義し、ユニークな感覚入力とアクション能力を持つエージェントクラスを作成し、協力または競争のための柔軟な通信プロトコルを確立できます。このフレームワークは、動的なタスク割り当て、戦略的計画モジュール、リアルタイムのパフォーマンス追跡をサポートします。そのモジュール式アーキテクチャにより、カスタムアルゴリズムや報酬関数、学習メカニズムの容易な統合が可能です。内蔵の視覚化ツールやロギングユーティリティにより、開発者はエージェント間の相互作用を監視し、行動パターンを診断できます。拡張性と明確さを考慮して設計されたこのシステムは、分散AIの研究者とエージェントベースのモデリングを教育する教師の両方に対応します。

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。

このリポジトリは、マルチエージェントシステムコンポーネントと分散AIコーディネーション技術の包括的なコレクションをまとめたものです。合意アルゴリズム、契約ネット交渉プロトコル、オークション型タスク割り当て、連合形成戦略、インタエージェント通信フレームワークを実装しています。ユーザーは、内蔵のシミュレーション環境を活用して、様々なネットワークトポロジー、遅延シナリオ、故障モード下でのエージェントの挙動をモデル化・テスト可能です。モジュール化設計により、ロボット群、IoTデバイスコラボレーション、スマートグリッド、分散意思決定システムなどのアプリケーションにおいて、開発者や研究者が個々のコーディネーションモジュールを統合、拡張、カスタマイズできます。

Lindo.aiは、タスク管理、締切リマインダー、進捗追跡、チームメンバー間のコミュニケーションを向上させるインテリジェントなプラットフォームを提供することで、チームがプロジェクトを管理する方法を変革します。そのAI機能はプロジェクトのステータスを分析し、改善点を提案することで、ユーザーが効率的に協力し、目標を達成するのを容易にします。Lindo.aiは、人気のあるプロジェクト管理ツールとの統合を設計しており、生産性を向上させるインサイトを提供します。

このプロジェクトは、協調ロボットチームを開発、シミュレーション、および展開するためのモジュール式Pythonプラットフォームを提供します。中心的な仕組みは、分散制御戦略を実装し、ロボットが状態情報を共有し、中央の調整者なしに共同でタスクを割り当てられるようにします。システムには、経路計画、衝突回避、環境マッピング、および動的タスクスケジューリングのための内蔵モジュールがあります。開発者は提供されるインターフェースを拡張して新たなアルゴリズムを統合し、設定ファイルを通じて通信プロトコルを調整し、シミュレーション環境でロボットの動作を可視化できます。ROSと互換性があり、シミュレーションから実ハードウェアへのシームレスな移行をサポートします。このフレームワークは、群制御、協調探索、倉庫自動化実験のための再利用可能なコンポーネントを提供し、研究を加速させます。

CASAは、Robot Operating System（ROS）エコシステム上に構築されたモジュール式でプラグアンドプレイ可能な自律性フレームワークとして設計されています。各ロボットがローカルプランナーとビヘイビアツリーノードを動かし、共有のブラックボードに世界状態を公開する、分散型アーキテクチャを特徴とします。タスク割り当ては、ロボットの能力と利用可能性に基づいてミッションを割り当てるオークション方式のアルゴリズムによって処理されます。通信層は、マルチロボットネットワーク上の標準ROSメッセージを使用し、エージェント間を同期します。開発者はミッションパラメータのカスタマイズ、センサードライバの統合、ビヘイビアライブラリの拡張が可能です。CASAは、シナリオシミュレーション、リアルタイム監視、ロギングツールをサポートします。その拡張性により、研究チームは新しい協調アルゴリズムを試験し、無人地上車両や空中ドローンを含む多様なロボットプラットフォームへのシームレスな展開を実現します。