JaCaMo oferece um ambiente unificado para projetar e executar sistemas multiagente (MAS), integrando três componentes principais: a linguagem de programação de agentes Jason para agentes baseados em BDI, CArtAgO para modelagem de ambientes com artefatos, e Moise para definir estruturas organizacionais e papéis. Desenvolvedores podem escrever planos de agentes, definir artefatos com operações e organizar grupos de agentes sob frameworks normativos. A plataforma inclui ferramentas para simulação, depuração e visualização de interações MAS. Com suporte à execução distribuída, repositórios de artefatos e comunicação flexível, JaCaMo permite prototipagem rápida e pesquisa em áreas como inteligência de enxame, robótica colaborativa e tomada de decisões distribuídas. Seu design modular garante escalabilidade e extensibilidade em projetos acadêmicos e industriais.

JASA fornece um conjunto completo de bibliotecas Java para construir e executar simulações de sistemas multiagentes. Suporta gerenciamento do ciclo de vida do agente, agendamento de eventos, passagem de mensagens assíncronas e modelagem de ambientes. Os desenvolvedores podem estender classes principais para implementar comportamentos personalizados, integrar fontes de dados externas e visualizar resultados de simulação. O design modular da estrutura e sua documentação clara de API facilitam prototipagem rápida e escalabilidade, sendo adequado para pesquisa acadêmica, ensino e desenvolvimento de provas de conceito em modelagem baseada em agentes.

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.