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.

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.

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.

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.

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.