GAMMS: Leichter Graph-basierter Multiagenten-Simulator für schnelle Experimente
Mit dem neuen Open‑Source‑Framework GAMMS (Graph based Adversarial Multiagent Modeling Simulator) erhalten Forscher und Entwickler ein leichtgewichtiges, aber leistungsstarkes Tool, um komplexe Multiagentenszenarien in graphbasierten Umgebungen zu simulieren. Das System richtet sich an Anwendungen, bei denen schnelle Prototypenentwicklung und große Agentenpopulationen gefragt sind, ohne dabei auf die Genauigkeit zu verzichten.
GAMMS verfolgt fünf zentrale Ziele: Erstens ist die Skalierbarkeit im Fokus, sodass Simulationen mit tausenden Agenten auf Standardhardware laufen. Zweitens legt das Framework großen Wert auf Benutzerfreundlichkeit, sodass neue Nutzer ohne umfangreiche Einrichtung starten können. Drittens ist die Architektur „Integration‑first“, was bedeutet, dass externe Bibliotheken wie Machine‑Learning‑Frameworks oder Planungssolver nahtlos eingebunden werden können. Viertens bietet GAMMS eine sofortige Visualisierung, die schnelle Rückmeldungen über Agentenverhalten liefert. Und schließlich ist das System realitätsnah gestaltet, sodass es beispielsweise urbane Straßennetzwerke oder Kommunikationssysteme akkurat abbilden kann.
Die Plattform unterstützt sämtliche Agententypen – von heuristischen und optimierungsbasierten Modellen bis hin zu lernenden Agenten, die sogar große Sprachmodelle nutzen können. Durch die offene Architektur lassen sich neue Policies und Algorithmen unkompliziert integrieren, während die eingebaute Visualisierung minimale Konfiguration erfordert. Dadurch wird die Experimentierphase deutlich verkürzt und die Innovationsgeschwindigkeit in Bereichen wie autonomer Planung, Adversarial‑Modellierung und Multiagentensystemen gesteigert.
GAMMS ist vollständig quelloffen und unter https://github.com/GAMMSim/GAMMS/ verfügbar. Damit senkt das Tool die Einstiegshürde für die Forschung und ermöglicht gleichzeitig leistungsfähige Simulationen auf handelsüblichen Rechnern.