FMAS (Sistema Multiagente Flexível) é uma biblioteca de código aberto em Python para construir, executar e visualizar simulações multiagente. Você pode definir agentes com lógica de decisão personalizada, configurar um modelo de ambiente, estabelecer canais de mensagens para comunicação e executar execuções de simulação escaláveis. O FMAS fornece hooks para monitorar o estado do agente, depurar interações e exportar resultados. Sua arquitetura modular suporta plugins para visualização, coleta de métricas e integração com fontes de dados externas, tornando-o ideal para pesquisa, educação e prototipagem de sistemas autônomos no mundo real.

jason-RL adiciona uma camada de aprendizagem por reforço ao framework de múltiplos agentes Jason, permitindo que agentes AgentSpeak BDI aprendam políticas de seleção de ações via feedback de recompensa. Implementa algoritmos Q-learning e SARSA, suporta a configuração de parâmetros de aprendizado (taxa de aprendizado, fator de desconto, estratégia de exploração) e registra métricas de treinamento. Definindo funções de recompensa nos planos dos agentes e executando simulações, os desenvolvedores podem observar os agentes melhorarem sua tomada de decisão ao longo do tempo, adaptando-se a ambientes em mudança sem programação manual de políticas.

MultiAgentModel fornece uma API unificada para definir ambientes personalizados e classes de agentes para cenários multiagentes. Os desenvolvedores podem especificar espaços de observação e ação, estruturas de recompensa e canais de comunicação. O suporte embutido para algoritmos populares de RL como PPO, DQN e A2C permite o treino com configurações mínimas. Ferramentas de visualização em tempo real ajudam a monitorar interações de agentes e métricas de desempenho. A arquitetura modular garante fácil integração de novos algoritmos e módulos personalizados. Inclui também um sistema de configuração flexível para ajuste de hiperparâmetros, utilitários de registro para rastreamento de experimentos e compatibilidade com ambientes OpenAI Gym para portabilidade sem esforço. Os usuários podem colaborar em ambientes compartilhados e reproduzir sessões gravadas para análise.