CybMASDE permite que pesquisadores e desenvolvedores construam, configurem e executem simulações de múltiplos agentes com aprendizado por reforço profundo. Os usuários podem criar cenários personalizados, definir papéis de agentes e funções de recompensa, além de integrar algoritmos de RL padrão ou personalizados. A estrutura inclui servidores de ambientes, interfaces de agentes em rede, coletores de dados e utilitários de renderização. Suporta treinamento paralelo, monitoramento em tempo real e salvamento de modelos. A arquitetura modular do CybMASDE possibilita a integração fluida de novos agentes, espaços de observação e estratégias de treinamento, acelerando experimentos em controle cooperativo, comportamento de enxame, alocação de recursos e outros casos de uso multi-agente.

Decide Quest aproveita o poder da inteligência artificial e da inteligência coletiva para ajudar indivíduos e organizações a tomar decisões informadas e baseadas em dados. Combinando algoritmos de ponta e o conhecimento coletivo de um grupo diversificado de participantes, Decide Quest fornece recomendações perspicazes e perspectivas valiosas, garantindo que você tome as melhores decisões possíveis.

Flocking Multi-Agent fornece uma biblioteca modular para simular agentes autônomos que exibem inteligência de enxame. Codifica comportamentos centrais de direção: coesão, separação e alinhamento, além de evasão de obstáculos e perseguição a objetivos dinâmicos. Usando Python e Pygame para visualização, a estrutura permite ajustar parâmetros como o raio dos vizinhos, velocidade máxima e força de giro. Suporta extensibilidade através de funções personalizadas de comportamento e ganchos de integração para plataformas robóticas ou motores de jogo. Ideal para experimentos em IA, robótica, desenvolvimento de jogos e pesquisa acadêmica, demonstrando como regras locais simples levam a formações globais complexas.

GPTSwarm atua como uma plataforma de inteligência coletiva onde vários agentes de IA interagem e colaboram para resolver problemas complexos e executar tarefas de forma mais eficiente. Os usuários podem criar fluxos de trabalho coordenando vários agentes para desempenhar papéis específicos, resultando em maior produtividade e economia de tempo. Este sistema é projetado para otimizar processos em gerenciamento de projetos, automação e vários fluxos de trabalho, oferecendo soluções escaláveis adaptadas às necessidades individuais e organizacionais.

OpenAI Swarm é uma biblioteca versátil de orquestra que permite execução paralela e tomada de decisão baseada em consenso entre múltiplos agentes AI. Ela transmite tarefas para instâncias de modelos independentes, agrega suas saídas e aplica esquemas configuráveis de votação ou classificação para selecionar o resultado com maior pontuação. Desenvolvedores podem ajustar o número de agentes, limiares de votação e combinações de modelos para melhorar confiabilidade, mitigar vieses individuais e refinar a qualidade das soluções. Swarm suporta encadeamento de respostas, laços de feedback iterativos e registros detalhados de raciocínio para auditoria, aprimorando desempenho em tarefas de sumarização, classificação, geração de código e raciocínio complexo com inteligência coletiva.

O Swarm Simulator oferece um ambiente personalizável para experimentos de múltiplos agentes em tempo real. Os usuários podem ajustar parâmetros principais de comportamento — alinhamento, coesão, separação — e observar dinâmicas emergentes em um canvas visual. Ele suporta sliders interativos de UI, ajuste dinâmico do número de agentes e exportação de dados para análise. Ideal para demonstrações educacionais, prototipagem de pesquisa ou exploração amadora dos princípios da inteligência de enxame.

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.

AgentSimulation é uma biblioteca Python de código aberto construída sobre Pygame para simular múltiplos agentes autônomos em um ambiente 2D. Permite que os usuários configurem propriedades do agente, comportamentos de direção (buscar, fugir, vagar), detecção de colisões, busca de caminhos e regras interativas. Com renderização em tempo real e design modular, suporta prototipagem rápida, simulações educativas e pesquisa em pequena escala em inteligência de enxame ou interações multi-agentes.

OpenMAS foi projetado para facilitar o desenvolvimento e avaliação de agentes de IA descentralizados e estratégias de coordenação multiagentes. Possui uma arquitetura modular que permite aos usuários definir comportamentos de agentes personalizados, modelos de ambientes dinâmicos e protocolos de mensagens entre agentes. A estrutura suporta simulação baseada em física, execução orientada a eventos e integração de plugins para algoritmos de IA. Os usuários podem configurar cenários via YAML ou Python, visualizar interações de agentes e coletar métricas de desempenho através de ferramentas analíticas integradas. OpenMAS otimiza a prototipagem em áreas de pesquisa como inteligência coletiva, robótica cooperativa e tomada de decisão distribuída.