JasonEnvironments fournit une collection de modules environnementaux conçus spécifiquement pour le système multi-agent Jason. Chaque module expose une interface standardisée permettant aux agents de percevoir, agir et interagir dans divers scénarios tels que poursuite-fuite, recherche de ressources et tâches coopératives. La bibliothèque est facile à intégrer dans des projets Jason existants : il suffit d'inclure le JAR, de configurer l'environnement souhaité dans le fichier d'architecture de l'agent et de lancer la simulation. Les développeurs peuvent également étendre ou personnaliser les paramètres et règles pour adapter l'environnement à leurs besoins de recherche ou éducatifs.

MADDPG évolutif est un cadre orienté recherche pour l'apprentissage par renforcement multi-agent, offrant une implémentation évolutive de l'algorithme MADDPG. Il comprend des critiques centralisés lors de l'entraînement et des acteurs indépendants à l'exécution pour la stabilité et l'efficacité. La bibliothèque comprend des scripts Python pour définir des environnements personnalisés, configurer des architectures réseau et ajuster des hyperparamètres. Les utilisateurs peuvent entraîner plusieurs agents en parallèle, surveiller les métriques et visualiser les courbes d'apprentissage. Il s'intègre à des environnements similaires à OpenAI Gym et supporte l'accélération GPU via TensorFlow. Grâce à ses composants modulaires, MADDPG évolutif permet une expérimentation flexible sur des tâches multi-agents coopératives, compétitives ou mixtes, facilitant la prototypage rapide et le benchmarking.