OpenMAS foi projetado para facilitar o desenvolvimento e avaliação de agentes de IA descentralizados e estratégias de coordenação multiagentes. Possui uma arquitetura modular que permite aos usuários definir comportamentos de agentes personalizados, modelos de ambientes dinâmicos e protocolos de mensagens entre agentes. A estrutura suporta simulação baseada em física, execução orientada a eventos e integração de plugins para algoritmos de IA. Os usuários podem configurar cenários via YAML ou Python, visualizar interações de agentes e coletar métricas de desempenho através de ferramentas analíticas integradas. OpenMAS otimiza a prototipagem em áreas de pesquisa como inteligência coletiva, robótica cooperativa e tomada de decisão distribuída.

O Sistema de Coleta de Resíduos Autônoma Multiagente é uma plataforma orientada por pesquisa que emprega aprendizado por reforço multiagente para treinar robôs de coleta de resíduos individuais a colaborarem no planejamento de rotas. Os agentes aprendem a evitar cobertura redundante, minimizar a distância de viagem e responder a padrões dinâmicos de geração de resíduos. Construído em Python, o sistema integra um ambiente de simulação para testar e refinar políticas antes da implantação no mundo real. Os usuários podem configurar layouts de mapas, pontos de descarte de resíduos, sensores de agentes e estruturas de recompensa para adaptar o comportamento a áreas urbanas específicas ou restrições operacionais.