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.

LightJason 벤치마크는 LightJason 프레임워크 기반의 다중 에이전트 애플리케이션을 위한 스트레스 테스트 및 평가를 위한 사전 정의 및 사용자 지정 가능한 시나리오 전체 세트를 제공합니다. 사용자들은 에이전트 수, 통신 패턴, 환경 파라미터를 구성하여 현실 세계의 작업 부하를 시뮬레이션하고 시스템 동작을 평가할 수 있습니다. 벤치마크는 메시지 처리량, 에이전트 응답 시간, CPU 및 메모리 소비 등 여러 지표를 수집하며, CSV 및 그래픽 형식으로 결과를 출력합니다. JUnit과 연동하여 자동화 테스팅 파이프라인에 원활히 포함 가능하며, 회귀 분석과 성능 테스트를 CI/CD 작업 흐름의 일부로 수행할 수 있습니다. 조정 가능한 설정과 확장 가능한 시나리오 템플릿을 통해 성능 병목 발견, 확장성 검증, 고성능, 탄력적 다중 에이전트 시스템의 아키텍처 최적화를 지원합니다.