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.

SquadflowAI Studio permite aos usuários compor visualmente agentes de IA definindo funções, tarefas e comunicações entre agentes. Os agentes podem ser encadeados para lidar com processos complexos de várias etapas—consultando bancos de dados ou APIs, realizando ações e passando contexto entre si. A plataforma suporta extensões de plugins, depuração em tempo real e registros passo a passo. Os desenvolvedores configuram prompts, gerenciam estados de memória e definem lógica condicional sem necessidade de código boilerplate. Modelos do OpenAI, Anthropic e LLMs locais são suportados. As equipes podem implantar fluxos de trabalho via endpoints REST ou WebSocket, monitorar métricas de desempenho e ajustar comportamentos dos agentes através de um painel centralizado.