SelfDrivingCarSimulator는 Pygame 위에 구축된 경량의 Python 프레임워크로, 강화 학습을 통한 자율 차량 에이전트 훈련을 위한 2D 주행 환경을 제공합니다. 맞춤형 트랙 레이아웃, 구성 가능한 센서 모델(예: LiDAR 및 카메라 에뮬레이션), 실시간 시각화, 성능 분석을 위한 데이터 로깅을 지원합니다. 개발자는 RL 알고리즘을 통합하고, 물리 파라미터를 조절하며, 속도, 충돌률, 보상 기능과 같은 지표를 모니터링하여 자율 주행 연구 및 교육 프로젝트를 빠르게 반복할 수 있습니다.

FMAS (Flexible Multi-Agent System)는 오픈소스 Python 라이브러리로, 다중 에이전트 시뮬레이션의 구축, 실행 및 시각화를 제공합니다. 사용자 정의 의사 결정 논리를 갖는 에이전트를 정의하고, 환경 모델을 구성하며, 통신 채널을 설정하고, 확장 가능한 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. FMAS는 에이전트 상태 모니터링, 상호 작용 디버깅 및 결과 내보내기를 위한 후크를 제공하며, 모듈화된 아키텍처는 시각화, 메트릭 수집 및 외부 데이터 소스와의 통합을 위한 플러그인을 지원하여 연구, 교육 및 실제 프로토타입에 적합합니다.