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.

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.

Simple Playgrounds fornece uma plataforma modular para construir ambientes interativos em grade 2D, onde os agentes podem navegar por labirintos, interagir com objetos e completar tarefas. Os usuários definem layouts do ambiente, comportamentos de objetos e funções de recompensa via scripts simples em YAML ou Python. O renderizador integrado do Pygame oferece visualização em tempo real, enquanto uma API baseada em passos garante integração perfeita com bibliotecas de aprendizado por reforço, como Stable Baselines3. Com suporte para configurações multiagente, detecção de colisões e parâmetros de física personalizáveis, o Simple Playgrounds agiliza a prototipagem, benchmarking e demonstrações educacionais de algoritmos de IA.