O projeto usa o framework JADE (Java Agent DEvelopment) para construir um ambiente multi-agente. Define agentes que se registram no AMS e DF da plataforma, trocam mensagens ACL e executam comportamentos como ciclo, uma só vez e FSM. Cenários de exemplo incluem negociações comprador-vendedor, protocolos de contrato net e alocação de tarefas. Um contêiner GUI de agentes ajuda a monitorar o estado dos agentes em tempo de execução e o fluxo de mensagens.

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.

Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning fornece um kit de ferramentas abrangente para desenvolver e testar sistemas multiagente combinados com métodos clássicos e modernos de planejamento de rotas. Inclui implementações de algoritmos como A*, Dijkstra, RRT e campos potenciais, além de modelos de comportamento de agentes personalizáveis. O framework apresenta módulos de simulação e visualização, permitindo criação de cenários, monitoramento em tempo real e análise de desempenho de forma integrada. Projetado para extensibilidade, os usuários podem incorporar novos algoritmos de planejamento ou modelos de decisão de agentes para avaliar navegação cooperativa e alocação de tarefas em ambientes complexos.

Este repositório agrega uma coleção abrangente de componentes de sistemas multiagentes e técnicas de coordenação de IA distribuída. Fornece implementações de algoritmos de consenso, protocolos de negociação de contrato, alocação de tarefas baseada em leilão, estratégias de formação de coalizões e frameworks de comunicação entre agentes. Os usuários podem aproveitar ambientes de simulação integrados para modelar e testar comportamentos de agentes em diferentes topologias de rede, cenários de latência e modos de falha. O design modular permite que desenvolvedores e pesquisadores integrem, estendam ou personalizem módulos de coordenação individuais para aplicações em enxames de robôs, colaboração de dispositivos IoT, redes inteligentes e sistemas de tomada de decisão distribuída.

Lindo.ai transforma a maneira como as equipes gerenciam projetos ao fornecer uma plataforma inteligente que ajuda na gestão de tarefas, lembretes de prazos, rastreamento de progresso e comunicação aprimorada entre membros da equipe. Suas capacidades de IA analisam o status dos projetos e sugerem melhorias, facilitando para os usuários colaborarem de forma eficiente e alcançarem seus objetivos. Lindo.ai foi projetado para se integrar com ferramentas populares de gerenciamento de projetos e oferecer insights que impulsionam a produtividade.

O projeto Sistema de Robótica Multiagente oferece uma plataforma modular baseada em Python para desenvolver, simular e implantar equipes robóticas colaborativas. No seu núcleo, implementa estratégias de controle descentralizado, permitindo que os robôs compartilhem informações de estado e aloque tarefas colaborativamente, sem um coordenador central. O sistema inclui módulos integrados para planejamento de rotas, evitar colisões, mapeamento de ambientes e agendamento dinâmico de tarefas. Os desenvolvedores podem integrar novos algoritmos estendendo as interfaces fornecidas, ajustar protocolos de comunicação via arquivos de configuração e visualizar interações dos robôs em ambientes simulados. Compatível com ROS, suporta transições suaves do modo de simulação para implantações em hardware real. Essa estrutura acelera a pesquisa ao fornecer componentes reutilizáveis para comportamentos de enxame, exploração colaborativa e experimentos de automação de armazéns.

CASA é projetada como uma estrutura de autonomia modular, plug-and-play, construída no ecossistema Robot Operating System (ROS). Ela apresenta uma arquitetura descentralizada onde cada robô executa planejadores locais e nós de árvores de comportamento, publicando em um quadro-negro compartilhado para atualizações do estado do mundo. A alocação de tarefas é gerenciada por algoritmos baseados em leilões que atribuem missões com base nas capacidades e disponibilidade do robô. A camada de comunicação usa mensagens padrão ROS sobre redes multirobot para sincronizar os agentes. Desenvolvedores podem personalizar parâmetros de missão, integrar controladores de sensores e estender bibliotecas de comportamento. CASA suporta simulação de cenários, monitoramento em tempo real e ferramentas de registro. Seu design extensível permite que equipes de pesquisa experimentem com algoritmos de coordenação inovadores e implantem facilmente em diversas plataformas robóticas, de veículos terrestres não tripulados a drones aéreos.