本儲存庫匯集了多智能體系統組件與分散式AI協調技術的完整集合。提供共識演算法、合約網協商協議、拍賣式任務分配、聯盟形成策略與智能體間通信框架的實作。使用者可以利用內建模擬環境，模擬並測試不同網路拓撲、延遲狀況及故障模式下的智能體行為。模組化設計讓開發者與研究者能方便整合、擴充或客製化單一協作模組，用於機器人群、物聯網裝置合作、智慧電網與分散式決策系統的應用。

Multi-Agent Surveillance提供一個靈活的模擬框架，允許多個AI代理在離散網格世界中扮演捕食者或逃脫者角色。用戶可以配置環境參數，如網格尺寸、代理數量、檢測半徑和獎勵結構。該庫包含用於代理行為的Python類別、場景生成腳本、內建的matplotlib可視化工具，並與流行的強化學習庫無縫整合。使得基準多代理協調、開發定制監控策略和進行可重複性實驗變得容易。