JaCaMo提供一個統一的環境，用於設計和運行多智能體系統（MAS），整合三個核心組件：用於基於BDI代理的Jason代理語言、用於工件的環境建模CArtAgO，以及用於指定組織結構和角色的Moise。開發者可以撰寫代理計劃、定義帶操作的工件，並在規範框架下組織代理群組。此平台包括模擬、除錯和視覺化MAS交互的工具。支援分散式執行、工件資料庫及彈性訊息傳遞，使得JaCaMo能迅速原型化與研究，例如群體智慧、協作機器人及分散決策。其模組設計確保在學術及工業專案中的擴展性及彈性。

Mesa捕食者-獵物模型是經典的Lotka-Volterra捕食系統的開源Python實作，建立在Mesa代理模擬框架之上。它模擬獵人與獵物個體在格子上移動與互動，獵物繁殖、捕食者尋找食物以存活。用戶可透過網頁界面設定初始族群、繁殖機率、能量消耗與其他環境參數。模擬提供即時視覺化（如熱圖與族群曲線）與資料記錄，可供後續分析。研究人員、教育工作者、學生可自定行為、加入新物種或整合複雜生態規則，模型設計便於快速建構與教育示範生態動態。

這個開源框架結合了AgentSimJs的智能體建模庫與Three.js的3D圖形引擎，提供交互式的瀏覽器多智能體模擬。用戶可以定義智能體類型、行為和環境規則，配置碰撞檢測和事件處理，並以可定制的渲染選項實時視覺化模擬。該庫支持動態控制、場景管理和性能調優，非常適合用於研究、教育和複雜智能體場景的原型設計。

Multiagent_system提供了一套完整的工具包，用於構建和管理多智能體環境。用戶可以定義自訂模擬場景、指定智能體行為，並利用預先實現的算法如DQN、PPO和MADDPG。該框架支持同步和異步訓練，使智能體能同時或輪流互動。內建的通信模組促進智能體間的訊息傳遞，用於合作策略。通過YAML文件簡化實驗配置，結果自動記錄為CSV或TensorBoard格式。視覺化脚本幫助解釋智能體軌跡、獎勵演變和通信模式。Designed for research and production workflows, Multiagent_system seamlessly scales from single-machine prototypes to distributed training on GPU clusters.

We Are Learning以其用戶友好的平台徹底改變了內容創建，設計用來在幾分鐘內生成高質量的3D動畫和互動模擬。無論是用於培訓、教育目的還是講故事，該平台的直觀界面使得用戶可以在不需要技術專業知識的情況下，製作引人入勝的沉浸式體驗。該平台配備了多種模板和AI助手Aico，以加快創建過程並確保專業級的輸出。

Archetype AI 專門從事場景生成和模擬創建，使用戶能夠設計針對特定需求的互動體驗。它支持多種應用，包括專業的培訓模擬、教育目的的虛擬環境和研究人員的複雜場景建模。利用最先進的 AI 技術，它確保生成的場景具有高度的真實性和現實感，使用戶能夠分析結果並改善決策過程。