Jason-RL добавляет слой обучения с подкреплением в многопользовательскую систему Jason, позволяя агентам AgentSpeak BDI изучать политики выбора действий по наградной обратной связи. Реализует алгоритмы Q-обучения и SARSA, поддерживает настройку параметров обучения (скорость обучения, коэффициент дисконтирования, стратегию исследования) и регистрирует метрики тренировки. Определяя функции наград в планах агентов и запуская симуляции, разработчики могут наблюдать за улучшением решений агентов со временем и их адаптацией к меняющимся условиям без ручного кодирования политик.

JASA предоставляет комплексный набор Java-библиотек для построения и выполнения симуляций мног-agентных систем. Она поддерживает управление жизненным циклом агентов, планирование событий, асинхронную передачу сообщений и моделирование окружения. Разработчики могут расширять базовые классы для реализации пользовательского поведения, интегрировать внешние источники данных и визуализировать результаты симуляции. Модульная структура фреймворка и ясная документация API обеспечивают быстрое прототипирование и масштабируемость, делая его подходящим для академических исследований, обучения и разработки концептов в моделировании на базе агентов.

Проект использует фреймворк JADE (Java Agent DEvelopment) для построения мног Agentsystem. Определяются агенты, регистрирующиеся в AMS и DF платформы, обменивающиеся сообщениями ACL и выполняющие такие поведения, как циклические, одношаговые и FSM. В сценариях демонстрируются переговоры покупатель-продавец, протоколы контрактных сетей и распределение задач. Графический контейнер агента помогает отслеживать состояние агентов во время выполнения и поток сообщений.

Multi-Agent System предоставляет легковесный, но мощный набор инструментов для проектирования и выполнения симуляций с несколькими агентами. Пользователи могут создавать собственные классы агентов для инкапсуляции логики принятия решений, определять объекты Environment для моделирования состояний и правил мира, а также настраивать движок симуляции для организации взаимодействий. Фреймворк поддерживает модульные компоненты для логирования, сбора метрик и базовой визуализации для анализа поведения агентов в кооперативных или враждебных сценариях. Подходит для быстрого прототипирования ройной робототехники, распределения ресурсов и экспериментов по децентрализованному управлению.

AgentVerse предназначен для облегчения создания архитектур с несколькими агентами путём предоставления набора переиспользуемых модулей и абстракций. Пользователи могут определить уникальные классы агентов с индивидуальной логикой принятия решений, создать каналы связи для обмена сообщениями и моделировать условия окружения. Платформа поддерживает синхронное и асинхронное взаимодействие между агентами, что позволяет реализовать сложные рабочие процессы, такие как переговоры, делегирование задач и совместное решение проблем. Благодаря встроенному логированию и мониторингу, разработчики могут отслеживать действия агентов и оценивать показатели эффективности. AgentVerse включает шаблоны для распространённых сценариев, таких как автономное исследование, торговые симуляции и совместное создание контента. Его модульная структура позволяет бесшовно интегрировать внешние модели машинного обучения, такие как языковые модели или алгоритмы обучения с усилением, обеспечивая гибкость в различных приложениях на базе ИИ.

Репозиторий Protocol Net Protocol предоставляет полную Java-реализацию взаимодействия по протоколу FIPA Contract Net. Разработчики могут создавать управляющих и контрактных агентов, которые обмениваются CFP (запросами предложений), предложениями, принятием и отказами через коммуникационные каналы агентов. В код включены основные модули для распространения задач, сбора ставок, оценки предложений на основе настраиваемых критериев, присуждения контрактов и мониторинга выполнения. Его можно интегрировать в большие системы с несколькими агентами или использовать как автономную библиотеку для исследований, промышленных расписаний или командной работы роботов.