AgentSimJS旨在簡化JavaScript中大規模基於代理的模型創建與執行。通過模組化架構，開發者可以定義具有自定義狀態、傳感器、決策函數和執行器的代理，然後整合到由全域變數參數化的動態環境中。該框架協調離散時間步長的模擬，管理代理之間的基於事件的消息傳遞，並記錄交互數據供分析。視覺化模組支持使用HTML5 Canvas或外部庫進行即時渲染，插件則可實現與統計工具的整合。AgentSimJS可在現代網頁瀏覽器和Node.js運行，非常適合互動式Web應用、學術研究、教育工具，以及群體智慧、群眾動態或分佈式AI實驗的快速原型設計。

ASP-DALI 提供一個統一的平台，定義並執行基於邏輯的智能代理。開發者在 .asp 文件中編寫 ASP 規則來表示代理的知識和目標，而 DALI 構造則用來定義事件反應和行動執行。運行時，ASP 求解器會計算回答集，指導代理的決策，使其能夠規劃、對輸入事件作出反應並動態調整信念。該框架支持模組化知識庫，方便增量式更新，並使聲明式規則與反應式行為清晰分離。ASP-DALI 使用 Prolog 實現，並提供與流行的 ASP 求解器的介面，簡化在研究和原型場景中的整合與部署。

AgentVerse旨在促進多代理架構的創建，通過提供一套可重用的模組和抽象。用戶可以定義具有自訂決策邏輯的獨特代理類，建立用於訊息傳遞的通信通道，並模擬環境條件。平台支援同步和非同步的代理間互動，以實現談判、任務委託和合作解決問題等複雜流程。結合內建的日誌記錄與監控，開發者可以追蹤代理行動並評估性能指標。AgentVerse還提供常見應用場景的模板，如自主探索、交易模擬和合作內容生成。其插件式設計支持與外部機器學習模型（如語言模型或強化學習算法）的無縫集成，為各種AI驅動的應用提供彈性。

合約網協議庫提供了FIPA合約網互動協議的完整Java實作。開發者可以創建管理者和承包者代理，透過代理通信渠道交換CFP（呼叫提案）、提案、接受與拒絕。程式碼包含用于廣播任務、收集投標、根據可自訂標準評估提案、授予合約以及監控執行狀態的核心模組。可整合入較大的多代理框架，或作為獨立的庫用於研究模擬、工業排程或機器人協調。

JADE-DR-VPP 是一個開源的Java框架，實現了用於虛擬電廠（VPP）需求響應（DR）的多代理系統。每個代理代表一個彈性負載或發電單元，通過JADE消息通信。該系統協調DR事件，安排負載調整，並彙整資源以滿足電網信號。用戶可以配置代理行為，運行大規模模擬，並分析能源管理策略的性能指標。

Jason-RL在Jason多代理框架中加入一層強化學習，使AgentSpeak BDI代理器可以通過獎勵反饋學習行動選擇策略。它實現了Q-learning和SARSA算法，支援配置學習參數（學習率、折扣因子、探索策略）並記錄訓練指標。通過在代理計劃中定義獎勵函數和運行模擬，開發者可以觀察代理隨時間改善決策，並適應變化的環境，而不需要手動編碼策略。

JASA提供一整套完整的Java函式庫，用於構建和運行多代理系統的模擬。它支援代理的生命週期管理、事件排程、非同步訊息傳遞和環境建模。開發者可以擴展核心類別以實現定制行為、整合外部資料來源，並可視化模擬成果。該框架模組化設計與清晰的API文件促進快速建立原型和擴展性，使其適用於學術研究、教學和代理建模的概念驗證。

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。

此專案使用JADE（Java Agent DEvelopment）框架打造多智能體環境。定義的智能體在平台的AMS與DF註冊，交換ACL訊息，並執行循環、一次性及有限狀態機（FSM）等行為。範例情境包括買賣雙方協商、合約網路協議及任務分配。一個圖形介面代理容器幫助監控運行時代理狀態與訊息流程。

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。