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.

MADDPG escalável é uma estrutura orientada à pesquisa para aprendizado por reforço multiagente, oferecendo uma implementação escalável do algoritmo MADDPG. Possui críticos centralizados durante o treinamento e atores independentes em tempo de execução para estabilidade e eficiência. A biblioteca inclui scripts Python para definir ambientes personalizados, configurar arquiteturas de rede e ajustar hiperparâmetros. Os usuários podem treinar múltiplos agentes em paralelo, monitorar métricas e visualizar curvas de aprendizado. Integra-se com ambientes semelhantes ao OpenAI Gym e suporta aceleração GPU via TensorFlow. Ao fornecer componentes modulares, o MADDPG escalável permite experimentações flexíveis em tarefas multiagente cooperativas, competitivas ou mistas, facilitando prototipagem rápida e benchmarking.

Patrolling-Zoo oferece uma estrutura flexível que permite aos usuários criar e experimentar tarefas de patrulhamento multiagente em Python. A biblioteca inclui uma variedade de ambientes baseados em grade e grafo, simulando cenários de vigilância, monitoramento e cobertura. Os usuários podem configurar o número de agentes, tamanho do mapa, topologia, funções de recompensa e espaços de observação. Com compatibilidade com as APIs do PettingZoo e Gym, suporta integração perfeita com algoritmos populares de aprendizado por reforço. Este ambiente facilita a avaliação e comparação de técnicas MARL sob configurações consistentes. Ao fornecer cenários padrão e ferramentas para personalizar novos, Patrolling-Zoo acelera pesquisas em robótica autônoma, vigilância de segurança, operações de busca e resgate e cobertura eficiente de áreas usando estratégias de coordenação multiagente.