Sistema Multi-Agentes do Zero oferece um conjunto abrangente de módulos Python para construir, personalizar e avaliar ambientes multi-agentes do zero. Os usuários podem definir modelos de mundo, criar classes de agentes com entradas sensoriais únicas e capacidades de ação, e estabelecer protocolos de comunicação flexíveis para cooperação ou competição. A estrutura suporta alocação dinâmica de tarefas, módulos de planejamento estratégico e monitoramento de desempenho em tempo real. Sua arquitetura modular permite integração fácil de algoritmos personalizados, funções de recompensa e mecanismos de aprendizado. Com ferramentas de visualização integradas e utilitários de registro, os desenvolvedores podem monitorar interações de agentes e diagnosticar padrões de comportamento. Projetado para extensibilidade e clareza, o sistema atende tanto pesquisadores explorando IA distribuída quanto educadores ensinando modelagem baseada em agentes.

SandboxAQ aproveita as capacidades das tecnologias quânticas e clássicas para fornecer soluções de ponta para analisar e simular sistemas complexos. Ao empregar aprendizado de máquina e análises avançadas, o agente de IA ajuda os usuários a fazer melhores previsões, descobrir insights e melhorar a tomada de decisões em diversas indústrias, como finanças, saúde e logística. Com seu foco único em análises aprimoradas por quântica, SandboxAQ aborda desafios que os métodos tradicionais podem achar difícil resolver de forma eficaz.