임베디드 BDI는 전체 BDI 라이프사이클 엔진을 제공하며, 환경에 대한 에이전트의 신념을 모델링하고, 변화하는 욕구 또는 목표를 관리하며, 계획 라이브러리에서 의도를 선택하고, 실시간으로 행동을 실행합니다. 이 프레임워크에는 신념 데이터 저장 모듈, 계획 라이브러리 정의, 이벤트 트리거 및 메모리 제한이 있는 마이크로컨트롤러에 최적화된 동시성 제어 모듈이 포함됩니다. 간단한 API를 통해 개발자는 신념에 주석을 달고, 욕구를 지정하며, 코딩에서 계획을 구현할 수 있습니다. 의도 실행 우선순위와 센서, 액추에이터, 네트워크 인터페이스와의 통합을 처리하는 스케줄러를 갖추고 있어, 자율 IoT 장치, 모바일 로봇, 산업용 컨트롤러에 이상적입니다.

Flocking Multi-Agent는 군집 지능을 보여주는 자율 에이전트 시뮬레이션을 위한 모듈식 라이브러리를 제공합니다. 결속, 분리, 정렬의 핵심 조종 행동과 장애물 회피, 동적 목표 추적을 포함합니다. Python과 Pygame을 이용한 시각화를 통해, 이 프레임워크는 이웃 반경, 최대 속도, 회전 힘 등의 파라미터를 조정할 수 있습니다. 사용자 정의 행동 함수와 로보틱스 또는 게임 엔진 통합을 위한 훅을 통해 확장 가능하며, AI, 로보틱스, 게임 개발, 학술 연구에 이상적입니다. 간단한 지역 규칙이 어떻게 복잡한 글로벌 형태를 만들어내는지 보여줍니다.

MASlite는 에이전트 클래스를 생성하고 행동을 등록하며, 에이전트 간 이벤트 기반 메시징을 처리하는 명확한 API를 제공합니다. 에이전트 작업을 관리하는 스케줄러, 상호작용을 시뮬레이션하는 환경 모델링, 핵심 기능 확장을 위한 플러그인 시스템을 포함합니다. 개발자는 에이전트 라이프사이클 메서드를 정의하고, 채널을 통해 에이전트를 연결하며, 헤드리스 모드 또는 시각화 도구와 통합하여 빠르게 다중 에이전트 시나리오를 프로토타이핑할 수 있습니다.