Genie 3 – революционная модель мира ИИ, разработанная DeepMind, генерирующая интерактивные, исследуемые 3D окружения в реальном времени. В отличие от традиционных инструментов генерации видео, Genie 3 создает согласованные, учитывающие физику миры с динамическими событиями по подсказкам, изменяющими окружение при сохранении реализма. Используется преимущественно для обучения ИИ-агентов, образовательных симуляций, творческих медиа и разработки робототехники, поддерживает длительные взаимодействия на протяжении нескольких минут с сохранением консистентности окружения при высоком визуальном качестве.

AgentSimulation — это открытая библиотека Python, построенная на Pygame, для моделирования нескольких автономных агентов в 2D-среде. Она позволяет пользователям настраивать свойства агентов, поведения рулевого управления (поиск, бегство, блуждание), обнаружение столкновений, поиск пути и интерактивные правила. С поддержкой визуализации в реальном времени и модульной архитектурой она поддерживает быстрое прототипирование, учебные симуляции и небольшие исследования в области роевого интеллекта или взаимодействия нескольких агентов.

Archetype AI специализируется на генерации сценариев и создании симуляций, позволяя пользователям разрабатывать интерактивные опыты, адаптированные к конкретным потребностям. Он поддерживает различные приложения, включая тренировочные симуляции для профессионалов, виртуальные среды для образовательных целей и моделирование сложных сценариев для исследователей. Используя передовые технологии ИИ, он обеспечивает высокую точность и реализм в генерируемых сценариях, позволяя пользователям анализировать результаты и улучшать процессы принятия решений.

Java-Action-Shape — это специальная библиотека действий, разработанная для расширения возможностей системы LightJason с помощью продвинутых геометрических функций. Она предоставляет агентам готовые действия для создания стандартных фигур (круг, прямоугольник, многоугольник), применения трансформаций (сдвиг, вращение, масштаб), а также для выполнения аналитических расчетов (площадь, периметр, центроид). Каждое действие потокобезопасно и интегрировано с асинхронной моделью выполнения LightJason, что обеспечивает эффективную параллельную обработку. Разработчики могут определить пользовательские фигуры, задав вершины и грани, зарегистрировать их в реестре действий агента и включить в определения планов. Централизуя логику, связанную с фигурами, Java-Action-Shape сокращает объем повторного кода, обеспечивает единый API и ускоряет создание приложений с геометрической привязкой — от моделирования до образовательных инструментов.