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.

CommNet est une bibliothèque orientée recherche qui implémente l'architecture CommNet, permettant à plusieurs agents de partager des états cachés à chaque étape et d'apprendre à coordonner leurs actions dans des environnements coopératifs. Elle inclut des définitions de modèles PyTorch, des scripts d'entraînement et d'évaluation, des wrappers d'environnement pour OpenAI Gym et des utilitaires pour personnaliser les canaux de communication, le nombre d'agents et la profondeur du réseau. Chercheurs et développeurs peuvent utiliser CommNet pour prototyper et benchmarker des stratégies de communication inter-agent sur des tâches de navigation, de poursuite–évasion et de collecte de ressources.