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。

JASAは、マルチエージェントシステムのシミュレーション構築と実行のための包括的なJavaライブラリセットを提供します。エージェントのライフサイクル管理、イベントスケジューリング、非同期メッセージパッシング、環境モデリングをサポートします。開発者はコアクラスを拡張してカスタム動作を実装し、外部データソースと連携し、シミュレーション結果を可視化できます。フレームワークのモジュラー設計と明確なAPIドキュメントにより、迅速なプロトタイピングとスケーラビリティを実現し、学術研究、教育、エージェントベースのモデリングの概念実証に適しています。

Multi Agent Simulationは、カスタムセンサー、アクチュエータ、意思決定ロジックを持つエージェントクラスを定義するための柔軟なAPIを提供します。ユーザーは障害物、リソース、通信プロトコルを持つ環境を設定し、ステップまたはリアルタイムのシミュレーションループを実行します。組み込みのロギング、イベントスケジューリング、Matplotlib統合により、エージェントの状態の追跡と結果の視覚化を支援します。モジュール設計により、新しい行動、環境、およびパフォーマンス最適化を簡単に拡張でき、学術研究、教育、マルチエージェントシナリオのプロトタイピングに最適です。