multi_agent_celar는 시뮬레이션 환경에서 여러 지능형 에이전트 간의 출현 언어 통신을 가능하게 하는 모듈식 AI 플랫폼입니다. 사용자는 정책 파일을 통해 에이전트 행동을 정의하고, 환경 매개변수를 구성하며, 에이전트가 협력 과제를 해결하기 위해 자체 통신 프로토콜을 발전시키는 조정된 훈련 세션을 실행할 수 있습니다. 이 프레임워크는 평가 스크립트, 시각화 도구 및 확장 가능한 실험 지원을 포함하여, 다중 에이전트 협업, 출현 언어, 의사 결정 과정에 관한 연구에 이상적입니다.

OpenMAS는 분산형 AI 에이전트와 다중 에이전트 조정 전략 개발 및 평가를 돕기 위해 설계되었습니다. 사용자 정의 에이전트 행동, 동적 환경 모델, 에이전트 간 메시징 프로토콜을 정의할 수 있는 모듈식 구조를 갖추고 있습니다. 물리 시뮬레이션, 이벤트 기반 실행, AI 알고리즘 플러그인 지원을 제공합니다. 사용자들은 YAML 또는 Python을 통해 시나리오를 구성하고, 에이전트 상호작용을 시각화하며, 내장된 분석 도구로 성능 지표를 수집할 수 있습니다. OpenMAS는 군집 지능, 협력 로보틱스, 분산 의사 결정 등의 연구 프로토타입을 간소화합니다.