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.

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.

Esta estrutura de código aberto combina a biblioteca de modelagem de agentes AgentSimJs com o motor gráfico 3D do Three.js para fornecer simulações multiagentes interativas baseadas no navegador. Os usuários podem definir tipos de agentes, comportamentos e regras ambientais, configurar detecção de colisões e gerenciamento de eventos, e visualizar simulações em tempo real com opções de renderização personalizáveis. A biblioteca suporta controles dinâmicos, gerenciamento de cenas e ajuste de desempenho, tornando-a ideal para pesquisa, educação e prototipagem de cenários complexos baseados em agentes.

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.

We Are Learning revoluciona a criação de conteúdo com sua plataforma amigável, projetada para produzir animações 3D de alta qualidade e simulações interativas em minutos. Seja para treinamento, fins educacionais ou narração de histórias, a interface intuitiva da plataforma permite que os usuários criem experiências envolventes e imersivas sem a necessidade de experiência técnica. A plataforma é equipada com inúmeras templates e um assistente de IA, Aico, para acelerar o processo de criação e garantir saídas em nível profissional.

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.