AcmeはPythonベースのフレームワークで、強化学習エージェントの開発と評価を簡素化します。事前構築済みのエージェント実装（例：DQN、PPO、SAC）、環境ラッパー、リプレイバッファ、分散実行エンジンを提供します。研究者はこれらのコンポーネントを組み合わせて新しいアルゴリズムのプロトタイピングを行い、内蔵のロギングを利用してトレーニングメトリクスを監視し、大規模な実験にスケーラブルな分散パイプラインを活用できます。AcmeはTensorFlowおよびJAXと連携し、OpenAI Gymインターフェースを通じたカスタム環境のサポート、チェックポイント作成、評価、ハイパーパラメータ設定のユーティリティも含みます。

Halite IIは、ユーザー作成のボット間でターン制戦略マッチを開催するオープンソースのチャレンジフレームワークです。各ターン、エージェントはマップの状態を受信し、移動や攻撃のコマンドを発行し、最も多くの領域を制御するために競います。プラットフォームにはゲームサーバー、マップパーサ、ビジュアライゼーションツールが含まれ、開発者はローカルでテストし、ヒューリスティックを調整し、パフォーマンスを最適化し、オンラインリーダーボードに提出できます。システムは反復的なボットの改善、多エージェント協力、戦略研究を標準化された環境でサポートします。

HoneyHiveはAI評価、テスト、観測ツールを提供する包括的なプラットフォームであり、主にGenAIアプリケーションを構築・維持するチームを対象としています。開発者は、モデル、エージェント、RAGパイプラインを安全性とパフォーマンス基準に対して自動的にテスト、評価、ベンチマーキングできます。トレース、評価、ユーザーフィードバックなどの生産データを集約することにより、HoneyHiveは異常検知、徹底的なテスト、AIシステムの反復的な改善を促進し、それらが生産準備が整っていて信頼性があることを保証します。

MARTI（Multi-Agent Reinforcement Learning Toolkit and Interface）は、研究志向のフレームワークであり、多エージェントRLアルゴリズムの開発、評価、ベンチマーキングを合理化します。ユーザーがカスタム環境、エージェントポリシー、報酬体系、および通信プロトコルを設定できるプラグアンドプレイ構造を提供します。MARTIは、人気の深層学習ライブラリと統合されており、GPUアクセラレーションと分散訓練をサポートし、詳細なログやパフォーマンス分析のためのビジュアリゼーションを生成します。モジュール設計により、新しいアプローチの迅速なプロトタイピングと、標準のベースラインとの体系的比較が可能となり、自律システム、ロボット工学、ゲームAI、および協調型の多エージェントシナリオ向けの学術研究やパイロットプロジェクトに最適です。

ePH-MAPFは、グリッドベースのマップ上で数十から数百のエージェントの衝突のない経路を効率的に計算するパイプラインを提供します。優先ヒューリスティクス、インクリメンタルサーチ技術、およびカスタマイズ可能なコストメトリクス（マンハッタン距離、ユークリッド距離）を用いて、速度と解の品質のバランスを取ります。ユーザーは異なるヒューリスティクス関数を選択し、Pythonベースのロボティクスシステムにライブラリを統合し、標準的なMAPFシナリオでパフォーマンスベンチマークを行うことができます。コードはモジュール化されており、良好にドキュメント化されているため、研究者や開発者は動的障害物や特殊環境のために拡張可能です。

LLMsは、さまざまなオープンソースやホストされた言語モデルに対して統合された抽象化を提供し、一つのインターフェースを通じてモデルの読み込みと実行を可能にします。モデルの検出、プロンプトやパイプライン管理、バッチ処理、トークン、温度、ストリーミングに対する細かな制御をサポートします。ユーザーは簡単にCPUとGPUバックエンド間で切り替え、ローカルまたはリモートモデルホストと統合し、パフォーマンス向上のために応答をキャッシュすることもできます。フレームワークにはプロンプトテンプレート、応答解析、モデルパフォーマンスのベンチマークツールも含まれ、アプリケーションロジックとモデル固有の実装を切り離すことで、チャットボット、テキスト生成、要約、翻訳などのNLPを活用したアプリの開発を加速し、ベンダーロックインや独自APIに依存しません。