Ferramentas de software para construção de sistemas multiagentes: uma revisão sistemática da literatura

O estudo sistemático sobre Ferramentas de Software para Construção de Sistemas Multiagentes é de extrema importância para o avanço da tecnologia e desenvolvimento de sistemas complexos. É fundamental compreender as características e funcionalidades das ferramentas disponíveis, bem como identificar as abordagens e paradigmas utilizados no desenvolvimento destes sistemas. Em face a esta realidade este artigo objetiva-se a compreender as características e funcionalidades fundamentais das ferramentas, identificando as diferentes abordagens e paradigmas utilizados em sua criação, e tem como objetivos especificos: Compreender as principais características e funcionalidades das ferramentas de software disponíveis para construção de sistemas multiagentes. Identificar as diferentes abordagens e paradigmas utilizados no desenvolvimento de ferramentas de software para sistemas multiagentes; Avaliar a eficácia e a usabilidade das ferramentas de software existentes na construção de sistemas multiagentes, considerando critérios como facilidade de uso, desempenho e escalabilidade. No campo metodológico utilizou-se a técnica de revisão sistemática da literatura que teve abordagem prioritariamente qualitativa. Em última análise, ao avaliar a eficácia e usabilidade das ferramentas existentes, é possível observar que dentre as principais características e funcionalidades das ferramentas de software mais utilizadas na construção de sistemas multiagentes, podemos destacar a capacidade de modelagem de agentes e ambientes, a linguagem de programação específica para agentes, a integração com plataformas de simulação e o suporte para protocolos de comunicação entre agentes. Exemplos de ferramentas populares nesse contexto são JADE (Java Agent DEvelopment Framework), o AnyLogic e o NetLogo. No que diz respeito aos diferentes paradigmas e abordagens de desenvolvimento adotados pelas ferramentas de software para sistemas multiagentes, é possível identificar abordagens baseadas em lógica, em aprendizado de máquina, em sistemas multiagentes distribuídos e em agentes baseados em regras. Espera-se que o estudo possa fornecer informações valiosas para apoiar desenvolvedores e pesquisadores na seleção e utilização das melhores soluções disponíveis, contribuindo para o avanço do campo de sistemas multiagentes e o desenvolvimento de aplicações cada vez mais eficientes e escaláveis.