Sistema Multi-Agentes do Zero oferece um conjunto abrangente de módulos Python para construir, personalizar e avaliar ambientes multi-agentes do zero. Os usuários podem definir modelos de mundo, criar classes de agentes com entradas sensoriais únicas e capacidades de ação, e estabelecer protocolos de comunicação flexíveis para cooperação ou competição. A estrutura suporta alocação dinâmica de tarefas, módulos de planejamento estratégico e monitoramento de desempenho em tempo real. Sua arquitetura modular permite integração fácil de algoritmos personalizados, funções de recompensa e mecanismos de aprendizado. Com ferramentas de visualização integradas e utilitários de registro, os desenvolvedores podem monitorar interações de agentes e diagnosticar padrões de comportamento. Projetado para extensibilidade e clareza, o sistema atende tanto pesquisadores explorando IA distribuída quanto educadores ensinando modelagem baseada em agentes.

O sistema de busca e resgate baseado em múltiplos agentes no ROS é uma estrutura de robótica que utiliza o ROS para implantar múltiplos agentes autônomos para operações coordenadas de busca e resgate. Cada agente utiliza sensores a bordo e tópicos ROS para mapeamento em tempo real, evitação de obstáculos e detecção de alvos. Um coordenador central atribui tarefas de forma dinâmica com base no andamento do agente e no feedback do ambiente. O sistema pode ser executado no Gazebo ou em robôs reais, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores testem e aprimorem a cooperação entre múltiplos robôs, protocolos de comunicação e planejamento de missão adaptativo sob condições realistas.

SuperSwarm foi projetado para orquestrar fluxos de trabalho orientados por IA, aproveitando múltiplos agentes especializados que se comunicam e colaboram em tempo real. Suporta decomposição dinâmica de tarefas, onde um agente controlador principal divide objetivos complexos em subtarefas e as atribui a agentes especialistas. Os agentes podem compartilhar contexto, trocar mensagens e adaptar sua abordagem com base em resultados intermediários. A plataforma oferece um painel web, API RESTful e CLI para implantação e monitoramento. Desenvolvedores podem definir papéis personalizados, configurar topologias de enxame e integrar ferramentas externas via plugins. SuperSwarm escala horizontalmente usando orquestração de containers, garantindo desempenho robusto sob cargas pesadas. Logs, métricas e visualizações ajudam a otimizar interações entre agentes, tornando-o adequado para pesquisa avançada, automação de suporte ao cliente, geração de código e processos de tomada de decisão.