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.

O Modelo Predador-Presa do Mesa é uma implementação de código aberto, baseada em Python, do clássico sistema predador-presa de Lotka-Volterra, construída sobre a framework de modelagem de agentes do Mesa. Ele simula agentes individuais de predadores e presas que se movimentam e interagem em uma grade onde as presas se reproduzem e os predadores caçam por comida para sobreviver. Os usuários podem configurar populações iniciais, probabilidades de reprodução, consumo de energia e outros parâmetros ambientais através de uma interface web. A simulação oferece visualizações em tempo real, incluindo mapas de calor e curvas de populações, além de registrar dados para análise posterior. Pesquisadores, educadores e estudantes podem estender o modelo, personalizando comportamentos de agentes, adicionando novas espécies ou integrando regras ecológicas complexas. O projeto foi projetado para facilidade de uso, prototipagem rápida e demonstrações educacionais de dinâmicas ecológicas emergentes.

A Coordenação de Múltiplos Agentes fornece uma API leve para definir agentes de IA, registrá-los com um coordenador central e despachar tarefas para resolução colaborativa de problemas. Ela gerencia o roteamento de mensagens, controle de concorrência e agregação de resultados. Os desenvolvedores podem integrar comportamentos personalizados aos agentes, ampliar canais de comunicação e monitorar interações por meio de registros e hooks integrados. Essa estrutura simplifica o desenvolvimento de fluxos de trabalho de IA distribuída, onde cada agente se especializa em uma subtarefa e o coordenador garante uma colaboração suave.