CrewAI-Learningは、多エージェント強化学習プロジェクトを効率化するためのオープンソースライブラリです。環境のスキャフォールディング、モジュール式のエージェント定義、カスタマイズ可能な報酬関数、DQN、PPO、A3Cなど協調タスク向けに適応した内蔵アルゴリズムを提供します。ユーザーはシナリオ定義、トレーニングループ管理、メトリック記録、結果の可視化が可能です。フレームワークはエージェントチームと報酬共有戦略の動的設定をサポートし、さまざまなドメインで協調AIソリューションのプロトタイピング、評価、最適化を容易にします。

MARO（Multi-Agent Resource Optimization）は、サプライチェーン、ロジスティクス、リソース管理シナリオにおいてマルチエージェント強化学習エージェントの開発と評価をサポートするPythonベースのフレームワークです。インベントリ管理、トラックスケジューリング、クロスドッキング、コンテナレンタル等の環境テンプレートを含みます。MAROは統一されたエージェントAPI、実験記録用のビルトイントラッカー、大規模訓練のための並列シミュレーション機能、性能分析用の可視化ツールを提供します。モジュール式で拡張性があり、一般的なRLライブラリと連携可能で、再現性のある研究とAI駆動の最適化ソリューションの迅速なプロトタイピングを実現します。