AgentSimJS предназначена для упрощения создания и выполнения моделей на основе агентов масштабируемых систем на JavaScript. Благодаря своей модульной архитектуре разработчики могут определять агентов с настраиваемыми состояниями, датчиками, функциями принятия решений и актуаторами, а затем интегрировать их в динамические окружения, параметризованные глобальными переменными. Фреймворк управляет симуляциями с дискретными временными шагами, обрабатывает обмен сообщениями между агентами и записывает данные взаимодействий для анализа. Модули визуализации поддерживают отображение в реальном времени с использованием HTML5 Canvas или внешних библиотек, а плагины позволяют интегрировать с статистическими инструментами. AgentSimJS работает как в современных браузерах, так и в Node.js, делая его пригодным для интерактивных веб-приложений, научных исследований, образовательных средств и быстрого прототипирования ройной интеллигентности, динамики толпы или распределенного ИИ.

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.

CybMASDE позволяет исследователям и разработчикам создавать, настраивать и запускать многопользовательские симуляции с глубоким обучением с подкреплением. Пользователи могут создавать пользовательские сценарии, определять роли агентов и функции вознаграждения, а также подключать стандартные или пользовательские алгоритмы RL. В рамках включены серверы окружения, интерфейсы сетевых агентов, сборщики данных и инструменты визуализации. Поддерживается параллельное обучение, мониторинг в реальном времени и контроль точек моделей. Модульная архитектура CybMASDE обеспечивает бесшовную интеграцию новых агентов, наблюдательных пространств и стратегий обучения, что ускоряет эксперименты в областях кооперативного управления, поведения ройов, распределения ресурсов и других сценариях многопользовательских систем.