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.

A Estrutura de Simulação de Agentes LLM possibilita o design, execução e análise de ambientes simulados onde agentes autônomos interagem por meio de grandes modelos de linguagem. Os usuários podem registrar múltiplas instâncias de agentes, atribuir prompts e papéis personalizáveis, e especificar canais de comunicação como troca de mensagens ou estado compartilhado. A estrutura orquestra ciclos de simulação, coleta logs e calcula métricas como frequência de turnos, latência de resposta e taxas de sucesso. Suporta integração perfeita com OpenAI, Hugging Face e LLMs locais. Pesquisadores podem criar cenários complexos — negociação, alocação de recursos ou resolução colaborativa de problemas — para observar comportamentos emergentes. Uma arquitetura de plugins extensível permite adicionar novos comportamentos de agentes, restrições ambientais ou módulos de visualização, promovendo experimentos reproduzíveis.