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.

LifelongAgentBench foi projetado para simular ambientes de aprendizagem contínua do mundo real, permitindo que os desenvolvedores testem agentes de IA em uma sequência de tarefas em evolução. A estrutura oferece uma API plug-and-play para definir novos cenários, carregar conjuntos de dados e configurar políticas de gerenciamento de memória. Módulos de avaliação integrados calculam métricas como transferência futura, transferência backward, taxa de esquecimento e desempenho acumulado. Os usuários podem implantar implementações de base ou integrar agentes proprietários, facilitando comparações diretas sob condições idênticas. Os resultados são exportados como relatórios padronizados, com gráficos e tabelas interativos. A arquitetura modular suporta extensões com carregadores de dados personalizados, métricas e plugins de visualização, garantindo que pesquisadores e engenheiros possam adaptar a plataforma a diferentes domínios de aplicação.