Luminar의 AI 에이전트는 고급 LiDAR 기술과 기계 학습을 활용하여 차량 인식을 향상시키고, 장애물을 정확하게 식별하며, 안전한 자율 주행을 위한 의사 결정을 개선합니다. 복잡한 환경에서 효율적으로 탐색할 수 있도록 실시간 데이터 처리를 제공하기 위해 센서 통합에서 중요한 역할을 합니다. 이 기술은 제조업체가 산업 안전 기준을 충족하면서 성능을 최적화하는 자율 시스템을 배포할 수 있도록 합니다.

multiagent-golang은 Go에서 다중 에이전트 시스템을 구축하는 구조화된 방법을 제공합니다. 각 에이전트는 환경을 인지하는 센서와 행동을 취하는 액추에이터를 갖춘 Agent 추상화를 도입합니다. 에이전트는 Go 루틴을 사용하여 동시 실행되며, 전용 메시징 채널로 통신합니다. 이 프레임워크에는 이벤트 처리, 에이전트 생애주기 관리, 상태 변경 추적 등을 위한 환경 시뮬레이션 계층도 포함되어 있습니다. 개발자는 에이전트 행동을 쉽게 확장하거나 사용자 지정하고, 시뮬레이션 매개변수 구성 및 로그 또는 분석 모듈을 통합할 수 있습니다. 이를 통해 연구 및 프로토타입 개발을 위한 확장 가능하고 동시적인 시뮬레이션을 용이하게 만듭니다.

RoboCup Rescue Agent Simulation은 IA 기반 다중 에이전트들이 협력하여 피해자를 찾고 구조하는 도시 재해 환경을 모델링한 오픈소스 프레임워크입니다. 내비게이션, 맵핑, 통신, 센서 통합 인터페이스를 제공하며, 사용자는 맞춤형 에이전트 전략을 스크립트화하고 배치 실험을 수행하며 에이전트 성능 지표를 시각화할 수 있습니다. 시나리오 구성, 로그 기록, 결과 분석을 지원하여 다중 에이전트 시스템과 재해 대응 알고리즘 연구를 가속화합니다.