IntelligentMASPlatform은 모듈식 구조를 통해 에이전트, 환경, 서비스 계층이 명확히 구분된 아키텍처로, 개발과 배포를 가속화합니다. 에이전트는 FIPA-준수 ACL 메시징을 이용하여 통신하며, 동적 협상과 조율이 가능합니다. 다양한 환경 시뮬레이터를 포함하여 복잡한 시나리오 모델링, 에이전트 작업 일정 수립, 실시간 인터랙션 시각화를 지원하는 대시보드를 제공합니다. 고급 행동을 위해 강화 학습 모듈을 통합했고, 맞춤형 행동 플러그인도 지원합니다. 배포 도구는 에이전트를 독립 실행형 애플리케이션 또는 분산 네트워크로 패키징할 수 있도록 하며, API는 데이터베이스, IoT 기기, 타사 AI 서비스와의 연동도 용이하게 합니다. 연구, 산업 자동화, 스마트 시티와 같은 다양한 용도에 적합합니다.

Simple Playgrounds는 에이전트가 미로를 탐색하고, 객체와 상호작용하며, 작업을 완료할 수 있는 인터랙티브 2D 격자 환경을 구축하기 위한 모듈형 플랫폼입니다. 사용자는 YAML 또는 Python 스크립트를 통해 환경 레이아웃, 객체 행동, 보상 기능을 정의합니다. 통합된 Pygame 렌더러는 실시간 시각화를 제공하며, 스텝 기반 API는 Stable Baselines3와 같은 RL 라이브러리와의 원활한 통합을 보장합니다. 멀티에이전트 세팅, 충돌 감지, 커스터마이징 가능한 물리 파라미터를 지원하여 프로토타입 제작, 벤치마킹, 교육적 데모를 간소화합니다.

F1Tenth Two-Agent Simulator는 ROS와 Gazebo 기반으로 구축된 특수한 시뮬레이션 프레임워크로, 사용자 지정 트랙에서 경쟁 또는 협력하는 두 대의 1/10 스케일 자율 차량을 에뮬레이션합니다. 현실적인 타이어 모델 물리, 센서 에뮬레이션, 충돌 감지, 데이터 로깅을 지원하며, 사용자는 자신만의 계획 및 제어 알고리즘을 연결하고, 에이전트 파라미터를 조정하며, 성능, 안전성 및 협력 전략을 평가하는 대전 시나리오를 실행할 수 있습니다.

Mesa 포식자-피식자 모델은 고전적인 Lotka-Volterra 포식자-피식자 시스템을 오픈 소스 파이썬 구현으로, Mesa의 에이전트 기반 모델링 프레임워크 위에 구축되어 있습니다. 개별 포식자와 피식자 에이전트는 격자 위에서 이동하고 상호작용하며, 피식자는 번식하고 포식자는 먹이를 사냥하여 생존합니다. 사용자는 초기 개체군, 번식 확률, 에너지 소비 및 기타 환경 매개변수를 웹 인터페이스를 통해 구성할 수 있습니다. 이 시뮬레이션은 히트맵과 개체군 곡선을 포함한 실시간 시각화와 함께, 실행 후 데이터를 로그로 기록하여 분석에 활용할 수 있습니다. 연구자, 교육자, 학생들은 에이전트 행동을 맞춤화하거나 새로운 종을 추가하거나 복잡한 생태 규칙을 통합하여 모델을 확장할 수 있습니다. 이 프로젝트는 간편한 사용, 빠른 프로토타이핑 및 출현하는 생태 역학에 대한 교육적 데모를 목적으로 설계되었습니다.

Multi-Agent Systems는 자율 에이전트 간의 상호작용을 생성, 제어, 관찰하기 위한 포괄적 도구킷을 제공합니다. 개발자는 맞춤형 의사결정 로직을 갖는 에이전트 클래스를 정의하고, 구성 가능한 리소스와 규칙이 있는 복잡한 환경을 설정하며, 정보 교환을 위한 통신 채널을 구현할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동기 및 비동기 스케줄링, 이벤트 기반 행동을 지원하며, 성능 지표 로깅을 통합합니다. 사용자들은 핵심 모듈을 확장하거나 외부 AI 모델을 통합하여 에이전트의 지능을 높일 수 있습니다. 시각화 도구는 실시간 또는 사후 시뮬레이션에서 시뮬레이션을 렌더링하여, 출현하는 행동 분석과 시스템 파라미터 최적화에 도움을 줍니다. 학술 연구부터 분산 애플리케이션 프로토타이핑까지, Multi-Agent Systems는 엔드 투 엔드 다중 에이전트 시뮬레이션을 간소화합니다.

멀티에이전트 드론 환경은 OpenAI Gym과 PyBullet 기반으로 구성된 UAV 군집 시뮬레이션용 커스터마이징 가능한 Python 패키지입니다. 사용자는 운동학 및 동역학 모델을 갖춘 다수의 드론 에이전트를 정의하여 포메이션 비행, 타겟 추적, 장애물 회피 등의 협력 작업을 탐색합니다. 환경은 모듈식 작업 구성, 현실적인 충돌 감지, 센서 에뮬레이션을 지원하며, 커스텀 보상 함수와 분산 정책도 구현 가능합니다. 개발자는 자체 강화학습 알고리즘을 통합하고 여러 시나리오에서 성능을 평가하며, 에이전트의 궤적과 지표를 실시간으로 시각화할 수 있습니다. 오픈소스 설계는 커뮤니티 기여를 장려하여 연구, 교육, 고급 다중 에이전트 제어 솔루션의 프로토타이핑에 이상적입니다.

RinSim은 다수의 자율 에이전트를 갖춘 동적 물류 시나리오 모델링에 집중된 모듈형 시뮬레이션 환경을 제공합니다. 사용자는 그래프 구조를 통해 도로 네트워크를 정의하고, 배터리 제한이 있는 전기 차량을 포함하는 차량 함대를 구성하며, 확률적 요청 발생을 시뮬레이션할 수 있습니다. 디스크리트 이벤트 구조는 정밀한 타이밍과 이벤트 관리를 보장하며, 내장된 라우팅 알고리즘과 사용자 정의 가능한 에이전트 행동으로 폭넓은 실험이 가능합니다. RinSim은 이동 시간, 에너지 소비, 서비스 수준 등의 출력 지표를 지원하고, 실시간 및 후처리 분석을 위한 시각화 모듈도 포함되어 있습니다. 확장 가능한 설계로 맞춤형 알고리즘의 통합, 대규모 차량 함대로의 확장, 재현 가능 연구 워크플로우를 가능하게 하며, 학계와 산업계의 모빌리티 전략 최적화에 필수적입니다.

Swarm Simulator는 실시간 멀티 에이전트 실험을 위한 맞춤형 환경을 제공합니다. 사용자는 정렬, 결합, 분리의 핵심 행동 파라미터를 조정하고, 시각적 캔버스에서 출현하는 역동성을 관찰할 수 있습니다. 인터랙티브 UI 슬라이더, 에이전트 수의 동적 조정, 데이터 내보내기를 지원하며, 교육 시연, 연구 프로토타입 제작 또는 취미로 군집 지능 원리 탐구에 적합합니다.