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.

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.

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.