Multi-Agents System from Scratch предоставляет полный набор модулей на Python для построения, настройки и оценки мультиагентных сред с нуля. Пользователи могут определять модели мира, создавать классы агентов с уникальными сенсорными входами и возможностями действий, а также настраивать гибкие протоколы коммуникации для сотрудничества или конкуренции. Фреймворк поддерживает динамическое распределение задач, модули стратегического планирования и отслеживание производительности в реальном времени. Его модульная архитектура позволяет легко интегрировать пользовательские алгоритмы, функции вознаграждения и механизмы обучения. Встроенные инструменты визуализации и логирования позволяют разработчикам контролировать взаимодействия агентов и диагностировать паттерны поведения. Разработан с учетом расширяемости и ясности, система подходит как исследователям в области распределенного ИИ, так и педагогам, обучающим моделированию на базе агентов.

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.