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.

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.