AgentSimJS foi projetado para simplificar a criação e execução de modelos baseados em agentes em grande escala em JavaScript. Com sua arquitetura modular, os desenvolvedores podem definir agentes com estados personalizados, sensores, funções de decisão e atuadores, integrando-os em ambientes dinâmicos parametrizados por variáveis globais. A estrutura orquestra simulações de passo de tempo discreto, gerencia mensagens baseadas em eventos entre agentes e registra dados de interação para análise. Módulos de visualização suportam renderização em tempo real usando HTML5 Canvas ou bibliotecas externas, enquanto plugins permitem a integração com ferramentas estatísticas. AgentSimJS roda tanto em navegadores modernos quanto no Node.js, tornando-se adequado para aplicações web interativas, pesquisa acadêmica, ferramentas educacionais e prototipagem rápida de inteligência de enxame, dinâmica de multidões ou experimentos de IA distribuída.

ASP-DALI fornece uma plataforma unificada para definir e executar agentes inteligentes baseados em lógica. Os desenvolvedores escrevem regras ASP para representar o conhecimento e os objetivos do agente, enquanto as construções DALI definem reações a eventos e execuções de ações. Em tempo de execução, um solucionador ASP calcula conjuntos de respostas que orientam as decisões do agente, permitindo que ele planeje, reaja a eventos recebidos e ajuste crenças dinamicamente. A estrutura suporta bases de conhecimento modulares, facilitando atualizações incrementais e uma separação clara entre regras declarativas e comportamentos reativos. ASP-DALI é implementado em Prolog com interfaces para solucionadores ASP populares, simplificando a integração e implantação em cenários de pesquisa e prototipagem.

AgentVerse foi projetado para facilitar a criação de arquiteturas multiagentes, oferecendo um conjunto de módulos reutilizáveis e abstrações. Os usuários podem definir classes de agentes únicas com lógica de decisão personalizada, estabelecer canais de comunicação para troca de mensagens e simular condições ambientais. A plataforma suporta interações síncronas e assíncronas entre agentes, permitindo fluxos de trabalho complexos, como negociação, delegação de tarefas e resolução cooperativa de problemas. Com registro e monitoramento integrados, os desenvolvedores podem rastrear ações dos agentes e avaliar métricas de desempenho. O AgentVerse também inclui modelos para casos de uso comuns, como exploração autônoma, simulações de negociação e geração colaborativa de conteúdo. Seu design plugável permite integrar facilmente modelos externos de aprendizado de máquina, como modelos de linguagem ou algoritmos de aprendizado por reforço, oferecendo flexibilidade para várias aplicações baseadas em IA.

O repositório do Protocol Net Protocol oferece uma implementação completa em Java do protocolo de interação FIPA Contract Net. Desenvolvedores podem criar agentes gerentes e contratantes que trocam CFP (Solicitação de Propostas), propostas, aceitações e rejeições através de canais de comunicação de agentes. O código inclui módulos principais para divulgação de tarefas, coleta de lances, avaliação de propostas baseado em critérios personalizáveis, adjudicação de contratos e monitoramento do estado de execução. Pode ser integrado a grandes frameworks de múltiplos agentes ou usado como uma biblioteca autônoma para simulações de pesquisa, agendamento industrial ou coordenação robótica.

JADE-DR-VPP é um framework de código aberto em Java que implementa um sistema de múltiplos agentes para resposta à demanda (DR) em Usinas de Energia Virtuais (VPP). Cada agente representa uma carga ou unidade de geração flexível que se comunica via mensagens JADE. O sistema orquestra eventos de DR, agenda ajustes de carga e agrega recursos para atender aos sinais da rede. Os usuários podem configurar comportamentos de agentes, executar simulações em grande escala e analisar métricas de desempenho de estratégias de gerenciamento de energia.

jason-RL adiciona uma camada de aprendizagem por reforço ao framework de múltiplos agentes Jason, permitindo que agentes AgentSpeak BDI aprendam políticas de seleção de ações via feedback de recompensa. Implementa algoritmos Q-learning e SARSA, suporta a configuração de parâmetros de aprendizado (taxa de aprendizado, fator de desconto, estratégia de exploração) e registra métricas de treinamento. Definindo funções de recompensa nos planos dos agentes e executando simulações, os desenvolvedores podem observar os agentes melhorarem sua tomada de decisão ao longo do tempo, adaptando-se a ambientes em mudança sem programação manual de políticas.

JASA fornece um conjunto completo de bibliotecas Java para construir e executar simulações de sistemas multiagentes. Suporta gerenciamento do ciclo de vida do agente, agendamento de eventos, passagem de mensagens assíncronas e modelagem de ambientes. Os desenvolvedores podem estender classes principais para implementar comportamentos personalizados, integrar fontes de dados externas e visualizar resultados de simulação. O design modular da estrutura e sua documentação clara de API facilitam prototipagem rápida e escalabilidade, sendo adequado para pesquisa acadêmica, ensino e desenvolvimento de provas de conceito em modelagem baseada em agentes.

O Modelo Predador-Presa do Mesa é uma implementação de código aberto, baseada em Python, do clássico sistema predador-presa de Lotka-Volterra, construída sobre a framework de modelagem de agentes do Mesa. Ele simula agentes individuais de predadores e presas que se movimentam e interagem em uma grade onde as presas se reproduzem e os predadores caçam por comida para sobreviver. Os usuários podem configurar populações iniciais, probabilidades de reprodução, consumo de energia e outros parâmetros ambientais através de uma interface web. A simulação oferece visualizações em tempo real, incluindo mapas de calor e curvas de populações, além de registrar dados para análise posterior. Pesquisadores, educadores e estudantes podem estender o modelo, personalizando comportamentos de agentes, adicionando novas espécies ou integrando regras ecológicas complexas. O projeto foi projetado para facilidade de uso, prototipagem rápida e demonstrações educacionais de dinâmicas ecológicas emergentes.

O projeto usa o framework JADE (Java Agent DEvelopment) para construir um ambiente multi-agente. Define agentes que se registram no AMS e DF da plataforma, trocam mensagens ACL e executam comportamentos como ciclo, uma só vez e FSM. Cenários de exemplo incluem negociações comprador-vendedor, protocolos de contrato net e alocação de tarefas. Um contêiner GUI de agentes ajuda a monitorar o estado dos agentes em tempo de execução e o fluxo de mensagens.

Esta estrutura de código aberto combina a biblioteca de modelagem de agentes AgentSimJs com o motor gráfico 3D do Three.js para fornecer simulações multiagentes interativas baseadas no navegador. Os usuários podem definir tipos de agentes, comportamentos e regras ambientais, configurar detecção de colisões e gerenciamento de eventos, e visualizar simulações em tempo real com opções de renderização personalizáveis. A biblioteca suporta controles dinâmicos, gerenciamento de cenas e ajuste de desempenho, tornando-a ideal para pesquisa, educação e prototipagem de cenários complexos baseados em agentes.