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.

O Monitoramento Multi-Agente oferece uma estrutura de simulação flexível onde vários agentes de IA atuam como predadores ou vagabundos em um mundo de grade discreta. Os usuários podem configurar parâmetros do ambiente como dimensões da grade, número de agentes, raios de detecção e estruturas de recompensa. O repositório inclui classes Python para comportamento de agentes, scripts de geração de cenários, visualização embutida via matplotlib e integração perfeita com bibliotecas populares de aprendizado por reforço. Isso facilita benchmarks de coordenação multiagente, desenvolvimento de estratégias de vigilância personalizadas e execução de experimentos reprodutíveis.

Multi-Agent Systems fornece um kit de ferramentas completo para criar, controlar e observar interações entre agentes autônomos. Os desenvolvedores podem definir classes de agentes com lógica de decisão personalizada, configurar ambientes complexos com recursos e regras configuráveis, e implementar canais de comunicação para troca de informações. A estrutura suporta agendamento síncrono e assíncrono, comportamentos orientados a eventos, e integra registro para métricas de desempenho. Os usuários podem estender módulos principais ou integrar modelos externos de IA para aprimorar a inteligência dos agentes. Ferramentas de visualização exibem simulações em tempo real ou pós-processadas, ajudando a analisar comportamentos emergentes e otimizar parâmetros do sistema. Desde pesquisa acadêmica até prototipagem de aplicações distribuídas, o Multi-Agent Systems simplifica simulações completas de múltiplos agentes.

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.

NeuralABM é uma biblioteca open-source em Python que utiliza PyTorch para integrar redes neurais na modelagem baseada em agentes. Usuários podem especificar arquiteturas de agentes como módulos neurais, definir dinâmicas do ambiente e treinar comportamentos de agentes usando retropropagação entre passos de simulação. O framework suporta sinais de recompensa personalizados, aprendizado por currículo e atualizações síncronas ou assíncronas, permitindo o estudo de fenômenos emergentes. Com utilitários para registro, visualização e exportação de conjuntos de dados, pesquisadores e desenvolvedores podem analisar o desempenho do agente, depurar modelos e iterar no design da simulação. NeuralABM simplifica a combinação de reforço de aprendizagem com ABM para aplicações em ciências sociais, economia, robótica e comportamentos de NPC em jogos alimentados por IA. Oferece componentes modulares para personalização do ambiente, suporta interações multiagentes e fornece ganchos para integrar conjuntos de dados externos ou APIs para simulações do mundo real. O design aberto promove reprodutibilidade e colaboração através de configurações claras de experimentos e integração com controle de versão.