AgentFence fornece uma camada de segurança unificada para agentes de IA, cobrindo aplicação de políticas, controle de acesso e detecção de anomalias. Oferece SDKs para Python, Node.js e APIs REST para fácil integração com seus aplicativos LLM. Com painéis de monitoramento em tempo real e registros detalhados de auditoria, as equipes de conformidade obtêm visibilidade total sobre o comportamento do agente. Políticas personalizáveis permitem definir ações permitidas, regras de uso de dados e funções de usuário. Alertas automáticos notificam partes interessadas sobre violações de políticas, enquanto logs históricos suportam análises forenses e relatórios regulatórios.

O GAMA Genstar Plugin adiciona capacidades de IA generativa à plataforma GAMA fornecendo conectores para OpenAI, LLMs locais e endpoints de modelos personalizados. Os usuários definem prompts e pipelines em GAML para gerar decisões de agentes, descrições de ambiente ou parâmetros de cenários instantaneamente. O plugin suporta chamadas API síncronas e assíncronas, cache de respostas e ajuste de parâmetros. Simplifica a integração de modelos de linguagem natural em simulações de grande escala, reduzindo scripts manuais e promovendo comportamentos mais ricos e adaptativos.

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.

Multiagent_system oferece um kit completo para construir e gerenciar ambientes multiagente. Os usuários podem definir cenários de simulação personalizados, especificar comportamentos de agentes e aproveitar algoritmos pré-implementados como DQN, PPO e MADDPG. A estrutura suporta treinamentos síncronos e assíncronos, permitindo que os agentes interajam em paralelo ou em configurações por rodada. Módulos de comunicação integrados facilitam a passagem de mensagens entre agentes para estratégias cooperativas. A configuração de experimentos é simplificada por arquivos YAML, e os resultados são automaticamente registrados em CSV ou TensorBoard. Scripts de visualização ajudam a interpretar trajetórias de agentes, evolução de recompensas e padrões de comunicação. Projetado para fluxos de trabalho de pesquisa e produção, o Multiagent_system escala perfeitamente de protótipos em uma única máquina até treinamentos distribuídos em clusters GPU.

O Swarm Simulator oferece um ambiente personalizável para experimentos de múltiplos agentes em tempo real. Os usuários podem ajustar parâmetros principais de comportamento — alinhamento, coesão, separação — e observar dinâmicas emergentes em um canvas visual. Ele suporta sliders interativos de UI, ajuste dinâmico do número de agentes e exportação de dados para análise. Ideal para demonstrações educacionais, prototipagem de pesquisa ou exploração amadora dos princípios da inteligência de enxame.

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.

A IntelligentMASPlatform foi construída para acelerar o desenvolvimento e implantação de sistemas multiagente oferecendo uma arquitetura modular com camadas distintas para agentes, ambiente e serviços. Os agentes se comunicam usando mensagens ACL compatíveis com FIPA, possibilitando negociações e coordenação dinâmicas. A plataforma inclui um simulador de ambiente versátil que permite modelar cenários complexos, agendar tarefas de agentes e visualizar interações em tempo real através de um painel embutido. Para comportamentos avançados, integra módulos de aprendizado por reforço e suporta plugins de comportamento personalizados. Ferramentas de implantação permitem empacotar agentes em aplicativos autônomos ou redes distribuídas. Além disso, a API da plataforma facilita a integração com bancos de dados, dispositivos IoT ou serviços de IA de terceiros, tornando-a adequada para pesquisa, automação industrial e casos de uso em cidades inteligentes.

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.