CybMASDE permite que pesquisadores e desenvolvedores construam, configurem e executem simulações de múltiplos agentes com aprendizado por reforço profundo. Os usuários podem criar cenários personalizados, definir papéis de agentes e funções de recompensa, além de integrar algoritmos de RL padrão ou personalizados. A estrutura inclui servidores de ambientes, interfaces de agentes em rede, coletores de dados e utilitários de renderização. Suporta treinamento paralelo, monitoramento em tempo real e salvamento de modelos. A arquitetura modular do CybMASDE possibilita a integração fluida de novos agentes, espaços de observação e estratégias de treinamento, acelerando experimentos em controle cooperativo, comportamento de enxame, alocação de recursos e outros casos de uso multi-agente.

O llm-lab fornece um conjunto de ferramentas flexível para criar agentes inteligentes usando grandes modelos de linguagem. Inclui um mecanismo de orquestração de agentes, suporte a templates de prompts personalizados, rastreamento de memória e estado, e integração transparente com APIs externas e plugins. Os usuários podem criar cenários, definir cadeias de ferramentas, simular interações e coletar registros de desempenho. O framework também oferece um conjunto de testes embutido para validar o comportamento do agente contra resultados esperados. Projetado para ser extensível, o llm-lab permite que desenvolvedores troquem provedores de LLM, adicionem novas ferramentas e evoluam a lógica do agente através de experimentação iterativa.