Genie 3 é um modelo de mundo de IA revolucionário desenvolvido pela DeepMind que gera ambientes 3D interativos e exploráveis em tempo real. Diferente de ferramentas tradicionais de geração de vídeo, Genie 3 produz mundos consistentes e conscientes da física com eventos dinâmicos baseados em comandos que modificam o ambiente enquanto mantêm o realismo. Usado principalmente para treinamento de agentes de IA, simulações educacionais, mídia criativa e desenvolvimento de robótica, suporta interações sustentadas de vários minutos com consistência ambiental em alta qualidade visual.

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.

Archetype AI se especializa na geração de cenários e na criação de simulações, permitindo que os usuários projetem experiências interativas personalizadas para necessidades específicas. Ele suporta várias aplicações, incluindo simulações de treinamento para profissionais, ambientes virtuais para fins educativos e modelagem de cenários complexos para pesquisadores. Aproveitando tecnologias de IA de última geração, garante alta fidelidade e realismo nos cenários gerados, permitindo que os usuários analisem resultados e melhorem processos de tomada de decisão.

Java-Action-Shape é uma biblioteca de ações dedicada projetada para ampliar o framework multi-agente LightJason com capacidades geométricas avançadas. Ela fornece aos agentes ações prontas para instanciar formas comuns (círculo, retângulo, polígono), aplicar transformações (transladar, rotacionar, escalar) e realizar cálculos analíticos (área, perímetro, centroide). Cada ação é compatível com threads e integra-se ao modelo de execução assíncrona do LightJason, garantindo processamento paralelo eficiente. Os desenvolvedores podem definir formas personalizadas especificando vértices e arestas, registrá-las no registro de ações do agente e incluí-las na definição de planos. Ao centralizar a lógica relacionada a formas, Java-Action-Shape reduz código boilerplate, impõe APIs consistentes e acelera a criação de aplicações de agentes orientadas a geometria, de simulações a ferramentas educacionais.