Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning fornece um kit de ferramentas abrangente para desenvolver e testar sistemas multiagente combinados com métodos clássicos e modernos de planejamento de rotas. Inclui implementações de algoritmos como A*, Dijkstra, RRT e campos potenciais, além de modelos de comportamento de agentes personalizáveis. O framework apresenta módulos de simulação e visualização, permitindo criação de cenários, monitoramento em tempo real e análise de desempenho de forma integrada. Projetado para extensibilidade, os usuários podem incorporar novos algoritmos de planejamento ou modelos de decisão de agentes para avaliar navegação cooperativa e alocação de tarefas em ambientes complexos.

CogAgent é uma biblioteca Python de código aberto voltada para pesquisa, projetada para agilizar o desenvolvimento de agentes de IA. Fornece módulos principais para gerenciamento de memória, planejamento e raciocínio, integração de ferramentas e APIs, e execução de cadeia de pensamento. Com sua arquitetura altamente modular, os usuários podem definir ferramentas personalizadas, armazenamentos de memória e políticas de agentes para criar chatbots conversacionais, planejadores de tarefas autônomas e scripts de automação de fluxo de trabalho. O CogAgent suporta integração com LLMs populares como OpenAI GPT e Meta LLaMA, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores experimentem, ampliem e escalem seus agentes inteligentes para diversas aplicações do mundo real.

ePH-MAPF fornece um pipeline eficiente para calcular rotas sem colisão para dezenas a centenas de agentes em mapas baseados em grade. Utiliza heurísticas priorizadas, técnicas de busca incremental e métricas de custo personalizáveis (Manhattan, Euclidiana) para equilibrar velocidade e qualidade da solução. Usuários podem escolher entre diferentes funções heurísticas, integrar a biblioteca a sistemas de robótica baseados em Python e testar o desempenho em cenários padrão de MAPF. A base de código é modular e bem documentada, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores a extendam para obstáculos dinâmicos ou ambientes especializados.

O módulo Java Action Linearprogram fornece uma ação especializada para a estrutura LightJason que permite aos agentes modelar e resolver tarefas de otimização linear. Os usuários podem configurar coeficientes de objetivo, adicionar restrições de igualdade e desigualdade, selecionar métodos de solução e executar o solucionador dentro do ciclo de raciocínio de um agente. Uma vez executada, a ação retorna os valores ótimos das variáveis e a pontuação do objetivo, que os agentes podem usar para planejamento ou execução subsequente. Este componente plug-and-play abstrai a complexidade do solucionador enquanto mantém controle total sobre as definições do problema por meio de interfaces Java.