simple_rlは、強化学習研究と教育を効率化するために設計された最小限のPythonライブラリです。環境とエージェントを定義するための一貫したAPIを提供し、Q学習、モンテカルロ法、価値・方針反復などの一般的なRLパラダイムをサポートします。サンプル環境にはGridWorld、MountainCar、Multi-Armed Banditsがあり、ハンズオンの実験を容易にします。ユーザーは基本クラスを拡張してカスタム環境やエージェントを実装でき、ユーティリティ関数はログ記録、パフォーマンストラッキング、方針評価を扱います。軽量なアーキテクチャと明快なコードにより、迅速なプロトタイピング、RLの基本の教育、アルゴリズムのベンチマークに最適です。

CArtAgO（Common ARTifact Infrastructure for AGents Open environments）は、マルチエージェントシステムにおける環境インフラを実装するための軽量で拡張性のあるフレームワークです。環境リソースを表す第一級のエンティティであるアーティファクトの概念を導入し、定義された操作、観測可能なプロパティ、イベントインターフェースを備えています。開発者はJavaでアーティファクトタイプを定義し、環境クラスに登録し、操作とイベントをエージェントに公開します。エージェントは標準操作（例：createArtifact、observe）を用いてアーティファクトとやり取りし、非同期通知を受け取りながら状態変化を把握し、共有リソースを通じて調整します。CArtAgOは、Jason、JaCaMo、JADE、Spring Agentなどのエージェントプラットフォームと容易に統合でき、ハイブリッドシステムの開発を可能にします。フレームワークには、アーティファクトのドキュメント化、動的ロード、ランタイム監視のためのビルトインサポートが備わっており、複雑なエージェントベースのアプリケーションの迅速なプロトタイピングを促進します。