OpenMAS предназначена для развития и оценки децентрализованных ИИ-агентов и стратегий координации мультиагентов. Она обладает модульной архитектурой, позволяющей определять собственное поведение агентов, динамические модели окружения и протоколы межагентского обмена сообщениями. Структура поддерживает физическое моделирование, событийное выполнение и интеграцию AI-алгоритмов через плагины. Пользователи могут конфигурировать сценарии через YAML или Python, визуализировать взаимодействия агентов и собирать показатели эффективности с помощью встроенных аналитических инструментов. OpenMAS ускоряет прототипирование в исследовательских областях, таких как роевой интеллект, совместные роботы и распределенные решения.

Simple Playgrounds предоставляет модульную платформу для построения интерактивных 2D-окружающих сред, где агенты могут исследовать лабиринты, взаимодействовать с объектами и выполнять задачи. Пользователи определяют макеты окружения, поведение объектов и функции наград с помощью простых сценариев YAML или Python. Встроенный рендерер Pygame обеспечивает визуализацию в реальном времени, а API, основанный на шагах, гарантирует лёгкую интеграцию с библиотеками обучения с укреплением, такими как Stable Baselines3. Поддержка мультиагентных настроек, обнаружение столкновений и настраиваемые параметры физических моделей делают Simple Playgrounds удобной платформой для прототипирования, тестирования и образовательных демонстраций алгоритмов ИИ.

Koxy — это передовая платформа без сервера, основанная на ИИ, которая позволяет пользователям создавать, разворачивать и масштабировать фоновые задачи за считанные минуты, не требуя никаких навыков программирования. Платформа включает предустановленные узлы, возможности для создания пользовательских скриптов на TypeScript и Python, а также возможность генерировать уникальные узлы через ИИ, используя голосовые или текстовые команды. С Koxy пользователи могут настраивать проекты для работы на пользовательских контейнерах с выделенными ресурсами, обеспечивая оптимальную производительность и масштабируемость. Дополнительные функции включают обновления баз данных в реальном времени, встроенные базы данных, неограниченное облачное хранилище и автоматически генерируемую документацию для API, узлов и рабочих процессов.

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction предлагает гибкую среду для разработки, настройки и запуска систем, состоящих из нескольких автономных ИИ-агентов. Каждого агента можно наделить конкретными ролями, целями и протоколами связи. Фреймворк управляет передачей сообщений, контекстом беседы и последовательными или параллельными взаимодействиями. Он поддерживает интеграцию с OpenAI GPT, другими API LLM и пользовательскими модулями. Пользователи задают сценарии через YAML или Python-скрипты, указывая детали агентов, шаги рабочей схемы и критерии остановки. Система регистрирует все взаимодействия для отладки и анализа, а также обеспечивает тонкую настройку поведения агентов для экспериментов по сотрудничеству, переговорам, принятию решений и решению сложных задач.

DND LLM Game использует крупные языковые модели для службы в качестве ИИ-Мастера подземелий, который динамически формирует описание сюжетов, квестов и столкновений по запросам игроков. Он интегрирован с API GPT OpenAI и поддерживает настройку параметров приключений, уровней сложности и личностей NPC. При описании действий или задании вопросов в интерфейсе чата ИИ генерирует яркие сценические детали, диалоги и разветвленные сценарии на лету. Разработчики и ведущие могут настраивать движок через скрипты на Python, регулировать параметры моделей и расширять систему за счет собственных модулей, что делает его универсальным инструментом для одиночных сессий RPG или кампаний с помощью ИИ.