Stemrobo foi projetado para promover a educação STEM por meio de uma abordagem prática, capacitando alunos e educadores a criar, programar e controlar robôs. Oferece uma interface amigável que guia os usuários em vários projetos, fornecendo recursos e suporte para incentivar o aprendizado em ciências, tecnologia, engenharia e matemática. Com recursos como assistência em codificação, simulação de robótica e interação em tempo real, o Stemrobo torna conceitos complexos acessíveis para aprendizes de todas as idades.

ePH-MAPF fornece um pipeline eficiente para calcular rotas sem colisão para dezenas a centenas de agentes em mapas baseados em grade. Utiliza heurísticas priorizadas, técnicas de busca incremental e métricas de custo personalizáveis (Manhattan, Euclidiana) para equilibrar velocidade e qualidade da solução. Usuários podem escolher entre diferentes funções heurísticas, integrar a biblioteca a sistemas de robótica baseados em Python e testar o desempenho em cenários padrão de MAPF. A base de código é modular e bem documentada, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores a extendam para obstáculos dinâmicos ou ambientes especializados.

VMAS é um kit completo para construir e treinar sistemas multiagentes usando aprendizado por reforço profundo. Suporta simulação paralela baseada em GPU de centenas de instâncias de ambientes, permitindo coleta de dados de alta taxa e treinamento escalável. Inclui implementações de algoritmos populares de MARL como PPO, MADDPG, QMIX e COMA, juntamente com interfaces modulares de políticas e ambientes para prototipagem rápida. O framework facilita o treinamento centralizado com execução descentralizada (CTDE), oferece ajuste de recompensa personalizável, espaços de observação e hooks de callback para logging e visualização. Com seu design modular, o VMAS integra-se perfeitamente com modelos PyTorch e ambientes externos, tornando-se ideal para pesquisa em tarefas cooperativas, competitivas e de motivos mistos, abrangendo robótica, controle de tráfego, alocação de recursos e cenários de IA de jogos.

Addoobot oferece uma plataforma robusta onde os usuários podem explorar, comparar e aprender sobre vários robôs e ferramentas de IA de todo o mundo. Com foco na acessibilidade e utilidade abrangente, Addoobot ajuda profissionais, acadêmicos, pesquisadores e entusiastas a se manterem conectados com os últimos avanços em robótica e IA. De robôs industriais a robótica de consumo, ferramentas educacionais a robôs de entretenimento, Addoobot fornece um portal para entender e aproveitar o poder da robótica e da inteligência artificial.

A Aurora Innovation se especializa em criar tecnologia de IA de ponta para veículos autônomos. Seus sistemas utilizam aprendizado profundo e robótica para aprimorar a percepção, planejamento e controle, permitindo que os carros naveguem de forma segura e eficiente em várias condições. O software da Aurora se integra às plataformas de veículos existentes, oferecendo aos fabricantes uma rota confiável para a autonomia, enquanto foca em testes do mundo real e segurança.

O BDI Embutido fornece um motor completo do ciclo de vida BDI: modela as crenças de um agente sobre seu ambiente, gerencia desejos ou metas em evolução, seleciona intenções de uma biblioteca de planos e executa comportamentos em tempo real. O framework inclui módulos para armazenamento de base de crenças, definição de biblioteca de planos, acionamento de eventos e controle de concorrência ajustado para microcontroladores com memória limitada. Com uma API simples, os desenvolvedores podem anotar crenças, especificar desejos e implementar planos no código. Seu escalonador gerencia a execução de intenções com prioridade e integra interfaces de hardware para sensores, atuadores e comunicação de rede, tornando-o ideal para dispositivos IoT autônomos, robôs móveis e controladores industriais.

VacuumWorld é uma plataforma de simulação de código aberto projetada para facilitar o desenvolvimento e avaliação de algoritmos de aprendizagem por reforço multiagente. Oferece ambientes baseados em grade onde os agentes de limpeza de vácuo virtuais operam para detectar e remover manchas de sujeira em layouts personalizáveis. Os usuários podem ajustar parâmetros como tamanho da grade, distribuição de sujeira, ruído de movimento estocástico e estruturas de recompensa para modelar cenários diversos. A estrutura inclui suporte integrado para protocolos de comunicação de agentes, painéis de visualização em tempo real e utilitários de logging para rastreamento de desempenho. Com APIs simples em Python, pesquisadores podem integrar rapidamente seus algoritmos de RL, comparar estratégias cooperativas ou competitivas e conduzir experimentos reprodutíveis, tornando VacuumWorld ideal para pesquisa acadêmica e ensino.