Модель хищник-жертва Mesa — это открытая реализация классической системы Лотки-Вольтерра на Python, основанная на фреймворке моделирования агентов Mesa. Она моделирует отдельных агентов-хищников и жертв, движущихся и взаимодействующих на сетке, где жертвы размножаются, а хищники охотятся за едой, чтобы выжить. Пользователи могут настраивать начальные популяции, вероятности воспроизводства, потребление энергии и другие параметры окружающей среды через веб-интерфейс. Моделирование дает визуализации в реальном времени, включая тепловые карты и кривые популяций, и ведет журналы данных для последующего анализа. Исследователи, педагоги и студенты могут расширять модель, настраивая поведение агентов, добавляя новые виды или внедряя сложные экологические правила. Проект рассчитан на простоту использования, быстрое прототипирование и образовательные демонстрации возникающей экологической динамики.

Multi-Agent Systems предоставляет полный набор инструментов для создания, управления и наблюдения за взаимодействиями автономных агентов. Разработчики могут определить классы агентов с собственной логикой принятия решений, настроить сложные среды с ресурсами и правилами, а также реализовать каналы связи для обмена информацией. Framework поддерживает синхронное и асинхронное планирование, реагирование на события и включает логирование для метрик производительности. Пользователи могут расширять основные модули или интегрировать внешние модели ИИ для повышения интеллекта агентов. Визуализационные средства отображают симуляции в реальном времени или после их выполнения, что помогает анализировать возникающие поведенческие паттерны и оптимизировать параметры системы. От академических исследованиях до прототипных распределенных систем — Multi-Agent Systems упрощает полный цикл симуляций с несколькими агентами.

Swarm Simulator предоставляет настраиваемую среду для экспериментов с множеством агентов в реальном времени. Пользователи могут изменять ключевые параметры поведения — согласование, сплочение, разделение — и наблюдать за возникающей динамикой на визуальном холсте. Поддерживаются интерактивные ползунки UI, динамическое изменение количества агентов и экспорт данных для анализа. Идеально подходит для учебных демонстраций, прототипирования исследований или любительского изучения принципов роевого интеллекта.

Flocking Multi-Agent предоставляет модульную библиотеку для моделирования автономных агентов, демонстрирующих ройный интеллект. Включает основные поведенческие алгоритмы — сцепление, разделение и согласование — а также избегание препятствий и динамическое преследование цели. Используя Python и Pygame для визуализации, фреймворк позволяет настраивать параметры, такие как радиус соседей, максимальную скорость и силу поворота. Поддерживает расширение за счет пользовательских функций поведения и интеграционных хуков для робототехники или игровых движков. Идеально подходит для экспериментов в области ИИ, робототехники, разработки игр и академических исследований, показывая, как простые локальные правила приводят к сложным глобальным формированием.