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 AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint fornece uma estrutura modular para implementar uma arquitetura de múltiplos agentes no AWS Bedrock. Inclui código de exemplo para definir papéis de agentes — planejador, pesquisador, executor e avaliador — que colaboram através de filas de mensagens compartilhadas. Cada agente pode invocar diferentes modelos do Bedrock com prompts personalizados e passar saídas intermediárias para agentes subsequentes. Incorpora logging via CloudWatch, padrões de gerenciamento de erros e suporte para execução síncrona ou assíncrona, demonstrando como gerenciar seleção de modelos, tarefas em lote e orquestração de ponta a ponta. Desenvolvedores podem clonar o repositório, configurar funções IAM do AWS e endpoints do Bedrock, e então implantar usando CloudFormation ou CDK. O design de código aberto incentiva a extensão de papéis, escalabilidade de agentes por tarefas e integração com S3, Lambda e Step Functions.