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.

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.

A Simulação de Inspeção Multi-Agente fornece uma estrutura abrangente para simular e treinar múltiplos agentes autônomos para realizar tarefas de inspeção de forma cooperativa dentro de ambientes Unity 3D. Integra-se com a ferramenta Unity ML-Agents, oferecendo cenas configuráveis com alvos de inspeção, funções de recompensa ajustáveis e parâmetros de comportamento do agente. Pesquisadores podem criar ambientes personalizados, definir o número de agentes e configurar currículos de treinamento via APIs Python. O pacote suporta sessões de treinamento paralelas, registro no TensorBoard e observações personalizáveis incluindo raycasts, feeds de câmeras e dados de posição. Ajustando hiperparâmetros e a complexidade do ambiente, usuários podem criar benchmarks de algoritmos de aprendizado por reforço em cobertura, eficiência e métricas de coordenação. O código-fonte open-source incentiva extensões para prototipagem robótica, pesquisa em IA cooperativa e demonstrações educativas em sistemas multiagentes.

A Simulação Multi Agente oferece uma API flexível para definir classes de Agentes com sensores, atuadores e lógica de decisão personalizados. Usuários configuram ambientes com obstáculos, recursos e protocolos de comunicação, e então executam laços de simulação baseados em passos ou em tempo real. Recursos integrados de logging, agendamento de eventos e integração com Matplotlib auxiliam no acompanhamento dos estados dos agentes e na visualização dos resultados. O design modular permite fácil extensão com novos comportamentos, ambientes e otimizações de desempenho, tornando-se ideal para pesquisa acadêmica, fins educativos e prototipagem de cenários multiagente.

NavGround Learning fornece um conjunto abrangente de ferramentas para desenvolver e comparar agentes de aprendizagem por reforço em tarefas de navegação. Suporta simulação multiagente, modelagem de colisões e sensores e atuadores personalizáveis. Os usuários podem escolher entre modelos de políticas pré-definidos ou implementar arquiteturas personalizadas, treinar com algoritmos de RL de última geração e visualizar métricas de desempenho. Sua integração com OpenAI Gym e Stable Baselines3 simplifica o gerenciamento de experimentos, enquanto ferramentas integradas de registro e visualização permitem análises aprofundadas do comportamento dos agentes e dinâmicas de treinamento.