CommNet é uma biblioteca orientada à pesquisa que implementa a arquitetura CommNet, permitindo que múltiplos agentes compartilhem estados ocultos em cada passo de tempo e aprendam a coordenar ações em ambientes cooperativos. Inclui definições de modelos PyTorch, scripts de treinamento e avaliação, wrappers de ambientes para OpenAI Gym e utilitários para personalizar canais de comunicação, contagem de agentes e profundidade da rede. Pesquisadores e desenvolvedores podem usar o CommNet para prototipar e fazer benchmarking de estratégias de comunicação entre agentes em tarefas de navegação, perseguição-evitação e coleta de recursos.

JasonEnvironments oferece uma coleção de módulos de ambientes projetados especificamente para o sistema multi-agente Jason. Cada módulo expõe uma interface padronizada para que os agentes possam perceber, agir e interagir dentro de cenários diversos, como perseguição-evasão, busca por recursos e tarefas cooperativas. A biblioteca é fácil de integrar a projetos Jason existentes: basta incluir o JAR, configurar o ambiente desejado no arquivo de arquitetura do agente e iniciar a simulação. Desenvolvedores também podem estender ou personalizar parâmetros e regras para adaptar o ambiente às suas necessidades de pesquisa ou educação.

Multi-Agent Miners oferece um ambiente de mundo em grade onde múltiplos agentes mineradores autônomos navegam, cavando e coletando recursos enquanto interagem entre si. Suporta tamanhos de mapa configuráveis, contagem de agentes e estruturas de recompensa, permitindo criar cenários competitivos ou cooperativos. O framework integra-se com bibliotecas populares de RL via PettingZoo, fornecendo APIs padronizadas para funções de reset, passo e renderização. Modos de visualização e suporte à registro ajudam na análise de comportamentos e resultados, tornando-o ideal para pesquisa, educação e avaliação de algoritmos em aprendizado por reforço multiagente.