OpenAI Swarm Node управляет параллельными вызовами нескольких агентов ChatGPT, собирает их индивидуальные ответы, применяет выбранную вами стратегию агрегации — например, голосование большинством или пользовательское взвешивание — и возвращает единый ответ на основе согласия. Его расширяемая архитектура поддерживает тонкий контроль параметров модели, обработку ошибок, повторные попытки и асинхронное выполнение, позволяя разработчикам интегрировать групповую интеллект в любые Node.js приложения для повышения точности и согласованности решений на базе ИИ.

JaCaMo предоставляет единое окружение для разработки и запуска многоагентных систем (MAS), объединяя три основных компонента: язык программирования агентов Jason для агентов на базе BDI, CArtAgO для моделирования окружающей среды с помощью артефактов и Moise для задания организационных структур и ролей. Разработчики могут писать планы агентов, определять артефакты с операциями и организовывать группы агентов в рамках нормативных структур. Платформа включает инструменты для симуляции, отладки и визуализации взаимодействий MAS. Благодаря поддержке распределённого выполнения, репозиториям артефактов и гибкому обмену сообщениями, JaCaMo позволяет быстро создавать прототипы и проводить исследования в областях, таких как ройоподобный интеллект, коллаборативная робототехника и распределённое принятие решений. Его модульная архитектура обеспечивает масштабируемость и расширяемость для академических и промышленных проектов.

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.