LightJason Benchmark oferece um conjunto abrangente de cenários pré-definidos e personalizáveis para testar sob estresse e avaliar aplicações multiagente construídas com o LightJason. Os usuários podem configurar contagem de agentes, padrões de comunicação e parâmetros ambientais para simular cargas do mundo real e avaliar o comportamento do sistema. As métricas incluem taxa de transferência de mensagens, tempos de resposta do agente, consumo de CPU e memória, registrando resultados em CSV e formatos gráficos. Sua integração com JUnit permite inclusão suave em pipelines automatizados, facilitando testes de regressão e desempenho como parte dos fluxos CI/CD. Com configurações ajustáveis e modelos de cenários extensíveis, o conjunto ajuda a identificar gargalos de desempenho, validar afirmações de escalabilidade e orientar otimizações arquiteturais para sistemas multiagentes de alto desempenho e resiliência.

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.