OpenAI Swarm Node orquestra chamadas simultâneas para múltiplos agentes ChatGPT, coleta as saídas individuais, aplica sua estratégia de agregação escolhida – como votação majoritária ou ponderação personalizada – e retorna uma resposta unificada de consenso. Sua arquitetura extensível suporta controle detalhado sobre parâmetros do modelo, manipulação de erros, lógica de tentativas e execução assíncrona, capacitando desenvolvedores a integrar inteligência de enxame em qualquer aplicação Node.js para maior precisão e consistência nas decisões baseadas em IA.

JaCaMo oferece um ambiente unificado para projetar e executar sistemas multiagente (MAS), integrando três componentes principais: a linguagem de programação de agentes Jason para agentes baseados em BDI, CArtAgO para modelagem de ambientes com artefatos, e Moise para definir estruturas organizacionais e papéis. Desenvolvedores podem escrever planos de agentes, definir artefatos com operações e organizar grupos de agentes sob frameworks normativos. A plataforma inclui ferramentas para simulação, depuração e visualização de interações MAS. Com suporte à execução distribuída, repositórios de artefatos e comunicação flexível, JaCaMo permite prototipagem rápida e pesquisa em áreas como inteligência de enxame, robótica colaborativa e tomada de decisões distribuídas. Seu design modular garante escalabilidade e extensibilidade em projetos acadêmicos e industriais.

O Ambiente de Drones Multi-Agentes é um pacote Python que fornece uma simulação de múltiplos agentes personalizável para enxames de UAVs, construído sobre OpenAI Gym e PyBullet. Os usuários definem múltiplos agentes drone com modelos cinemáticos e dinâmicos para explorar tarefas cooperativas como voo em formação, rastreamento de alvos e evasão de obstáculos. O ambiente suporta configuração modular de tarefas, detecção de colisões realista e emulação de sensores, permitindo funções de recompensa personalizadas e políticas descentralizadas. Desenvolvedores podem integrar seus próprios algoritmos de reforço, avaliar o desempenho em diversos cenários e visualizar trajetórias de agentes e métricas em tempo real. Seu design open-source incentiva contribuições comunitárias, sendo ideal para pesquisa, ensino e prototipagem de soluções avançadas de controle de múltiplos agentes.