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.

Godot Steering AI Framework é uma extensão especializada para o motor de jogos Godot que capacita os desenvolvedores a equipar NPCs, inimigos e personagens autônomos com movimentos realistas e padrões de tomada de decisão. Ao expor um conjunto de comportamentos de direção pré-construídos e combiná-los por meio de mistura ponderada, os usuários podem alcançar segui mento suave de percurso, evasão dinâmica de obstáculos, formação de grupos e perseguição ou esquiva responsiva. O framework simplifica a navegação alimentada por IA, permitindo que você se concentre na mecânica do jogo em vez do código de movimento de baixo nível, e suporta projetos 2D e 3D com configuração mínima.

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.

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.

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.