NeuralABM은 PyTorch를 활용하여 신경망을 에이전트 기반 모델링에 통합하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 사용자는 에이전트 구조를 신경 모듈로 지정하고, 환경 역학을 정의하며, 시뮬레이션 단계별 역전파를 통해 에이전트 행동을 훈련시킬 수 있습니다. 이 프레임워크는 사용자 정의 보상 신호, 커리큘럼 학습, 동기식 또는 비동기식 업데이트를 지원하여 자발적 현상 연구를 가능하게 합니다. 로그 기록, 시각화, 데이터 세트 내보내기 유틸리티를 통해 연구자와 개발자는 에이전트 성능을 분석하고, 모델 디버깅, 시뮬레이션 설계 반복이 가능합니다. NeuralABM은 강화 학습과 ABM의 결합을 사회 과학, 경제학, 로봇공학, 게임 NPC 행동 등 다양한 응용 분야에 쉽게 통합할 수 있도록 모듈식 구성요소를 제공하며, 환경 커스터마이징, 다중 에이전트 인터랙션, 외부 데이터셋 또는 API 연동을 지원하여 현실 세계 시뮬레이션도 가능하게 합니다. 오픈 설계는 실험 구성과 버전 관리 통합을 통해 재현성과 협업을 촉진합니다.

AgentVerse는 재사용 가능한 모듈과 추상화를 제공하여 다중 에이전트 아키텍처 구성을 용이하게 설계했습니다. 사용자는 맞춤 판단 로직이 포함된 고유한 에이전트 클래스를 정의하고, 메시지 전달을 위한 통신 채널을 설정하며 환경 상태를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이 플랫폼은 동기식 및 비동기식 상호작용을 지원하며, 협상, 작업 위임, 협력 문제 해결과 같은 복잡한 워크플로우를 가능하게 합니다. 통합된 로깅 및 모니터링 기능으로 에이전트의 동작을 추적하고 성능 지표를 평가할 수 있습니다. AgentVerse는 자율 탐색, 거래 시뮬레이션, 협력 콘텐츠 생성과 같은 일반적인 사용 사례를 위한 템플릿도 포함하고 있습니다. 플러그인 설계로 언어 모델 또는 강화 학습 알고리즘과 같은 외부 기계 학습 모델의 원활한 통합이 가능하며, 다양한 AI 기반 애플리케이션에 유연성을 제공합니다.

Java JADE 환경에서의 AI 축구컵은 Java Agent 개발 프레임워크(JADE)를 활용하여 전체 축구 토너먼트를 시뮬레이션하는 오픈소스 데모입니다. 각 선수는 움직임, 공 제어, 패스, 슛 행동이 가능한 자율 에이전트로 모델링되며, 메시지 교환을 통해 전략을 조율합니다. 시뮬레이터는 심판 및 코치 에이전트와 경기 규칙을 적용하며 토너먼트 브래킷을 관리합니다. 개발자는 커스텀 규칙 또는 머신러닝 모듈을 통합하여 의사결정을 확장할 수 있습니다. 이 환경은 실시간 스포츠 시나리오 내에서 다중 에이전트 통신, 팀워크, 역동적인 전략 계획을 보여줍니다.

이 리포지토리는 FIPA Contract Net 상호작용 프로토콜의 완전한 Java 구현을 제공합니다. 개발자는 관리 에이전트와 계약 에이전트를 생성하여 CFP, 제안, 수락, 거절 등을 에이전트 통신 채널을 통해 교환할 수 있습니다. 주요 모듈에는 작업 브로드캐스팅, 입찰 수집, 사용자 지정 기준에 따른 제안 평가, 계약 수여, 실행 상태 모니터링이 포함되며, 연구 시뮬레이션, 산업 스케줄링, 로봇 협력 등에 활용할 수 있습니다.

JADE-DR-VPP는 가상발전소(VPP)의 수요 반응(DR)을 구현하는 오픈소스 Java 프레임워크입니다. 각 에이전트는 JADE 메시징을 통해 통신하는 유연한 부하 또는 발전 유닛을 나타내며, 시스템은 DR 이벤트를 조정하고, 부하 조정을 예약하며, 그리드 신호에 맞게 자원을 집계합니다. 사용자는 에이전트 행동을 구성하고, 대규모 시뮬레이션을 실행하며, 에너지 관리 전략의 성능 지표를 분석할 수 있습니다.

jason-RL은 Jason 멀티 에이전트 프레임워크에 강화학습 계층을 추가하여, AgentSpeak BDI 에이전트가 보상 피드백을 통해 행동 선택 정책을 학습할 수 있게 합니다. Q-학습과 SARSA 알고리즘을 구현하며, 학습 매개변수(학습률, 할인 인자, 탐색 전략) 설정 지원과 학습 지표 로그 기록이 가능합니다. 에이전트 계획 내에 보상 함수를 정의하고 시뮬레이션을 수행함으로써, 개발자는 시간이 지남에 따라 에이전트의 의사결정이 향상되고 환경 변화에 적응하는 모습을 관찰할 수 있습니다.

JASA는 다중 에이전트 시스템 시뮬레이션을 구축하고 실행하는 데 필요한 포괄적인 Java 라이브러리 세트를 제공합니다. 에이전트 생명주기 관리, 이벤트 스케줄링, 비동기 메시지 전달, 환경 모델링을 지원합니다. 개발자는 핵심 클래스를 확장하여 맞춤 행동을 구현하고, 외부 데이터 소스를 통합하며 시뮬레이션 결과를 시각화할 수 있습니다. 모듈형 설계와 명확한 API 문서화는 신속한 프로토타이핑과 확장성을 용이하게 하여 학술 연구, 교육 및 에이전트 기반 모델링의 개념 증명에 적합합니다.

Mesa 포식자-피식자 모델은 고전적인 Lotka-Volterra 포식자-피식자 시스템을 오픈 소스 파이썬 구현으로, Mesa의 에이전트 기반 모델링 프레임워크 위에 구축되어 있습니다. 개별 포식자와 피식자 에이전트는 격자 위에서 이동하고 상호작용하며, 피식자는 번식하고 포식자는 먹이를 사냥하여 생존합니다. 사용자는 초기 개체군, 번식 확률, 에너지 소비 및 기타 환경 매개변수를 웹 인터페이스를 통해 구성할 수 있습니다. 이 시뮬레이션은 히트맵과 개체군 곡선을 포함한 실시간 시각화와 함께, 실행 후 데이터를 로그로 기록하여 분석에 활용할 수 있습니다. 연구자, 교육자, 학생들은 에이전트 행동을 맞춤화하거나 새로운 종을 추가하거나 복잡한 생태 규칙을 통합하여 모델을 확장할 수 있습니다. 이 프로젝트는 간편한 사용, 빠른 프로토타이핑 및 출현하는 생태 역학에 대한 교육적 데모를 목적으로 설계되었습니다.

이 프로젝트는 JADE(Java Agent DEvelopment) 프레임워크를 사용하여 다중 에이전트 환경을 구축합니다. 에이전트는 플랫폼의 AMS와 DF에 등록하고, ACL 메시지를 교환하며, 순환, 일회성, FSM과 같은 행동을 수행합니다. 예제 시나리오에는 구매자-판매자 협상, 계약 넷 프로토콜, 작업 배분이 포함됩니다. GUI 에이전트 컨테이너는 런타임 동안 에이전트 상태와 메시지 흐름을 모니터링하는 데 도움이 됩니다.

Multi-Agent Systems는 자율 에이전트 간의 상호작용을 생성, 제어, 관찰하기 위한 포괄적 도구킷을 제공합니다. 개발자는 맞춤형 의사결정 로직을 갖는 에이전트 클래스를 정의하고, 구성 가능한 리소스와 규칙이 있는 복잡한 환경을 설정하며, 정보 교환을 위한 통신 채널을 구현할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동기 및 비동기 스케줄링, 이벤트 기반 행동을 지원하며, 성능 지표 로깅을 통합합니다. 사용자들은 핵심 모듈을 확장하거나 외부 AI 모델을 통합하여 에이전트의 지능을 높일 수 있습니다. 시각화 도구는 실시간 또는 사후 시뮬레이션에서 시뮬레이션을 렌더링하여, 출현하는 행동 분석과 시스템 파라미터 최적화에 도움을 줍니다. 학술 연구부터 분산 애플리케이션 프로토타이핑까지, Multi-Agent Systems는 엔드 투 엔드 다중 에이전트 시뮬레이션을 간소화합니다.

이 오픈소스 프레임워크는 AgentSimJs 에이전트 모델링 라이브러리와 Three.js의 3D 그래픽 엔진을 결합하여 브라우저 기반의 인터랙티브 멀티 에이전트 시뮬레이션을 제공합니다. 사용자는 에이전트 유형, 행동, 환경 규칙을 정의하고 충돌 감지와 이벤트 처리를 구성하며, 맞춤형 렌더링 옵션으로 실시간 시뮬레이션을 시각화할 수 있습니다. 이 라이브러리는 동적 제어, 씬 관리, 성능 튜닝을 지원하여 연구, 교육, 복잡한 에이전트 기반 시나리오 프로토타이핑에 이상적입니다.

멀티 에이전트 시스템은 경량이면서도 강력한 도구 키트를 제공하여 멀티 에이전트 시뮬레이션을 설계하고 실행할 수 있습니다. 사용자들은 의사 결정 로직을 캡슐화하는 사용자 정의 에이전트 클래스를 만들고, 세계 상태와 규칙을 나타내는 환경 객체를 정의하며, 상호작용을 조율하는 시뮬레이션 엔진을 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 로깅, 메트릭 수집, 기본 시각화 모듈식을 지원하며, 협력 또는 적대적 환경에서 에이전트 행동을 분석하는 데 적합합니다. 군집 로봇공학, 자원 할당 및 분산 제어 실험의 빠른 프로토타이핑에 적합합니다.

AgentSimJS는 자바스크립트에서 대규모 에이전트 기반 모델의 생성과 실행을 단순화하도록 설계되었습니다. 모듈식 아키텍처를 통해 개발자는 사용자 정의 상태, 센서, 의사결정 기능 및 액추에이터를 갖춘 에이전트를 정의하고, 이를 글로벌 변수로 매개변수화된 동적 환경에 통합할 수 있습니다. 프레임워크는 이산 시간 단계 시뮬레이션을 조율하고, 에이전트 간 이벤트 기반 메시징을 관리하며, 상호작용 데이터를 기록하여 분석합니다. 시각화 모듈은 HTML5 Canvas 또는 외부 라이브러리를 이용한 실시간 렌더링을 지원하며, 플러그인은 통계 도구와의 통합을 가능하게 합니다. AgentSimJS는 현대 웹 브라우저와 Node.js 모두에서 실행되며, 대화형 웹 애플리케이션, 학술 연구, 교육 도구, 군집 지능, 군중 역학 또는 분산 AI 실험의 신속한 프로토타이핑에 적합합니다.

ASP-DALI는 논리 기반 지능형 에이전트를 정의하고 실행하는 통합 플랫폼을 제공합니다. 개발자는 ASP 규칙을 작성하여 에이전트의 지식과 목표를 표현하고, DALI 구성체를 사용하여 이벤트 반응과 작업 실행을 정의합니다. 런타임에는 ASP 해결기가 해답 세트(answer sets)를 계산하여 에이전트의 결정에 방향을 제시하며, 이를 통해 계획 수립, 이벤트에 대한 반응, 신념을 동적으로 조정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 모듈식 지식베이스를 지원하여 점진적 업데이트와 선언적 규칙과 반응 행동 간의 명확한 분리를 가능하게 합니다. ASP-DALI는 Prolog로 구현되었으며, 대중적인 ASP 해결기와 인터페이스를 제공하여 연구와 프로토타입 환경에서의 통합과 배포를 쉽게 합니다.