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.

Godot Steering AI Framework는 커뮤니티 지원과 함께 오픈소스 프레임워크로, 개발자가 NPC, 적, 자율 캐릭터에 사실적인 움직임과 의사결정 패턴을 부여할 수 있게 합니다. 미리 만들어진 스티어링 행동 세트를 노출하고 가중치 블렌딩으로 결합함으로써, 부드러운 경로 추적, 역동적인 장애물 회피, 그룹 형성, 반응형 추격 또는 회피를 실현합니다. 프레임워크는 AI 기반 내비게이션을 단순화하여 게임 플레이 메커니즘에 집중할 수 있게 하며, 최소한의 셋업으로 2D와 3D 프로젝트를 모두 지원합니다.

Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning은 고전적 및 현대적 경로 계획 방법과 결합된 다중 에이전트 시스템 개발 및 테스트를 위한 종합 도구 모음을 제공합니다. A*, 다익스트라, RRT, 잠재장 필드와 같은 알고리즘 구현과 사용자 정의 가능한 에이전트 행동 모델을 포함합니다. 프레임워크는 시뮬레이션 및 시각화 모듈을 갖추고 있어 시나리오 생성, 실시간 모니터링 및 성능 분석이 원활하게 이루어집니다. 확장성을 고려하여 설계되어 있으며, 새로운 계획 알고리즘이나 에이전트 의사결정 모델을 플러그인하여 복잡한 환경에서의 협력 내비게이션 및 작업 할당을 평가할 수 있습니다.

ROS 기반 다중 에이전트 수색 및 구조 시스템은 ROS를 활용하여 여러 자율 에이전트를 배포하여 조정된 수색 및 구조 작업을 수행하는 로봇 공학 프레임워크입니다. 각 에이전트는 온보드 센서와 ROS 토픽을 이용하여 실시간 맵핑, 장애물 회피, 목표 탐지를 수행합니다. 중앙 조정자는 에이전트 상태와 환경 피드백에 따라 동적으로 작업을 할당합니다. 이 시스템은 Gazebo 또는 실제 로봇에서 실행 가능하며, 연구원과 개발자가 다중 로봇 협력, 통신 프로토콜 및 적응형 미션 계획을 현실 조건에서 테스트하고 개선할 수 있습니다.

AgentSimulation은 Pygame 기반의 오픈소스 파이썬 라이브러리로, 2D 환경에서 여러 자율 에이전트를 시뮬레이션합니다. 사용자는 에이전트 속성, 조종 행동(탐색, 도망, 방황), 충돌 감지, 경로 찾기 및 인터랙티브 규칙을 구성할 수 있습니다. 실시간 렌더링과 모듈식 설계 덕분에 빠른 프로토타입 제작, 교육 시뮬레이션, 집단 지능 또는 다중 에이전트 상호작용 연구에 적합합니다.