multi_agent_celar設計為模組化的AI平台，能在模擬環境中實現多智能體之間的涌現語言通信。用戶可以通過策略文件定義智能體行為，配置環境參數，並啟動協調訓練，使智能體演化出自己的通信協議以解決合作任務。該框架包含評估腳本、可視化工具，以及對擴展性實驗的支持，非常適合多智能體協作、涌現語言及決策過程的研究。

Java JADE 環境中的 AI 足球盃是一個開源範例，利用 Java Agent DEvelopment Framework (JADE) 模擬完整的足球錦標賽。它將每個選手建模為具有移動、控球、傳球及射門等行為的自主代理，並通過訊息傳遞協調策略。模擬器包含裁判和教練代理人，執行比賽規則並管理比賽賽程。開發者可以擴充決策規則或整合機器學習模組。此環境展示多代理通訊、團隊合作和動態策略規劃，適用於即時運動情境。

Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning提供一個完整工具包，用於開發與測試結合古典與現代路徑規劃方法的多代理系統。涵蓋A*、Dijkstra、RRT和電勢場等算法的實作，並配有可客製化的代理行為模型。框架包含模擬和視覺化模組，方便建立場景、即時監控與性能分析。設計為擴充性強，用戶可加入新的規劃算法或代理決策模型，以評估在複雜環境中的合作導航與任務分配。