Flocking Multi-Agent fornece uma biblioteca modular para simular agentes autônomos que exibem inteligência de enxame. Codifica comportamentos centrais de direção: coesão, separação e alinhamento, além de evasão de obstáculos e perseguição a objetivos dinâmicos. Usando Python e Pygame para visualização, a estrutura permite ajustar parâmetros como o raio dos vizinhos, velocidade máxima e força de giro. Suporta extensibilidade através de funções personalizadas de comportamento e ganchos de integração para plataformas robóticas ou motores de jogo. Ideal para experimentos em IA, robótica, desenvolvimento de jogos e pesquisa acadêmica, demonstrando como regras locais simples levam a formações globais complexas.

O Ambiente de Drones Multi-Agentes é um pacote Python que fornece uma simulação de múltiplos agentes personalizável para enxames de UAVs, construído sobre OpenAI Gym e PyBullet. Os usuários definem múltiplos agentes drone com modelos cinemáticos e dinâmicos para explorar tarefas cooperativas como voo em formação, rastreamento de alvos e evasão de obstáculos. O ambiente suporta configuração modular de tarefas, detecção de colisões realista e emulação de sensores, permitindo funções de recompensa personalizadas e políticas descentralizadas. Desenvolvedores podem integrar seus próprios algoritmos de reforço, avaliar o desempenho em diversos cenários e visualizar trajetórias de agentes e métricas em tempo real. Seu design open-source incentiva contribuições comunitárias, sendo ideal para pesquisa, ensino e prototipagem de soluções avançadas de controle de múltiplos agentes.

O Swarm Simulator oferece um ambiente personalizável para experimentos de múltiplos agentes em tempo real. Os usuários podem ajustar parâmetros principais de comportamento — alinhamento, coesão, separação — e observar dinâmicas emergentes em um canvas visual. Ele suporta sliders interativos de UI, ajuste dinâmico do número de agentes e exportação de dados para análise. Ideal para demonstrações educacionais, prototipagem de pesquisa ou exploração amadora dos princípios da inteligência de enxame.

AgentSimJS foi projetado para simplificar a criação e execução de modelos baseados em agentes em grande escala em JavaScript. Com sua arquitetura modular, os desenvolvedores podem definir agentes com estados personalizados, sensores, funções de decisão e atuadores, integrando-os em ambientes dinâmicos parametrizados por variáveis globais. A estrutura orquestra simulações de passo de tempo discreto, gerencia mensagens baseadas em eventos entre agentes e registra dados de interação para análise. Módulos de visualização suportam renderização em tempo real usando HTML5 Canvas ou bibliotecas externas, enquanto plugins permitem a integração com ferramentas estatísticas. AgentSimJS roda tanto em navegadores modernos quanto no Node.js, tornando-se adequado para aplicações web interativas, pesquisa acadêmica, ferramentas educacionais e prototipagem rápida de inteligência de enxame, dinâmica de multidões ou experimentos de IA distribuída.

OpenAI Swarm Node orquestra chamadas simultâneas para múltiplos agentes ChatGPT, coleta as saídas individuais, aplica sua estratégia de agregação escolhida – como votação majoritária ou ponderação personalizada – e retorna uma resposta unificada de consenso. Sua arquitetura extensível suporta controle detalhado sobre parâmetros do modelo, manipulação de erros, lógica de tentativas e execução assíncrona, capacitando desenvolvedores a integrar inteligência de enxame em qualquer aplicação Node.js para maior precisão e consistência nas decisões baseadas em IA.

CybMASDE permite que pesquisadores e desenvolvedores construam, configurem e executem simulações de múltiplos agentes com aprendizado por reforço profundo. Os usuários podem criar cenários personalizados, definir papéis de agentes e funções de recompensa, além de integrar algoritmos de RL padrão ou personalizados. A estrutura inclui servidores de ambientes, interfaces de agentes em rede, coletores de dados e utilitários de renderização. Suporta treinamento paralelo, monitoramento em tempo real e salvamento de modelos. A arquitetura modular do CybMASDE possibilita a integração fluida de novos agentes, espaços de observação e estratégias de treinamento, acelerando experimentos em controle cooperativo, comportamento de enxame, alocação de recursos e outros casos de uso multi-agente.