APLib는 게임 및 시뮬레이션 환경 내에서 AI 주도 자율 에이전트 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. Belief-Desire-Intention(BDI)에서 영감을 받은 아키텍처를 활용하여 인지, 의사 결정, 행동 실행을 위한 모듈식 구성요소를 제공합니다. 개발자는 직관적인 API와 행동 트리를 통해 에이전트의 신념, 목표, 행동을 정의할 수 있습니다. APLib 에이전트는 커스터마이징 가능한 센서를 통해 게임 상태를 해석하고, 내장 플래너를 사용하여 계획을 수립하며, 액추에이터를 통해 환경과 상호작용합니다. 라이브러리는 Unity, Unreal, 순수 Java 환경과 통합을 지원하여 자동화된 테스트, AI 연구, 시뮬레이션을 용이하게 합니다. 행동 모듈 재사용, 빠른 프로토타이핑, 견고한 QA 워크플로우를 촉진하며 반복 테스트 시나리오를 자동화하고 복잡한 플레이어 행동을 수작업 없이 시뮬레이션합니다.

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.

FlyingAgent는 다양한 도메인에서 추론, 계획, 행동 수행이 가능한 자율 에이전트를 시뮬레이션하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 에이전트는 내부 메모리를 유지하여 맥락을 기억하며, 웹 탐색, 데이터 분석, 타사 API 호출 등의 작업에 외부 툴킷을 통합할 수 있습니다. 프레임워크는 다중 에이전트 협력, 플러그인 기반 확장, 맞춤형 결정 정책을 지원합니다. 개방형 설계로 개발자는 메모리 백엔드, 도구 통합, 작업 관리자 등을 커스터마이징하여 고객 지원 자동화, 연구 지원, 콘텐츠 생성 파이프라인, 디지털 워크포스 오케스트레이션 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다.