Multi-Agent-LLM的設計旨在簡化由大型語言模型驅動的多個人工智能代理的協調。用戶可以定義具有獨特個人角色、記憶存儲和整合外部工具或API的獨立代理。一個中心的AgentManager管理通信循環，允許代理在共享環境中交換訊息並共同推進複雜目標。該框架支援切換LLM提供商（如OpenAI、Hugging Face）、靈活的提示範本、對話歷史和逐步工具上下文。開發者可利用內建的日誌、錯誤處理及動態代理生成工具，實現多步驟工作流程、研究任務和決策管道的可擴展自動化。

DEf-MARL（多智能體強化學習去中心化執行框架）提供一個穩健的基礎設施，用於執行與訓練合作智能體，無需中央控制。它利用點對點通訊協議，分享政策與觀測數據，實現局部互動協調。該框架能無縫整合PyTorch及TensorFlow等常用RL工具包，提供可自訂的環境包裝器、分散式Rollout收集與梯度同步模組。用戶可定義特定智能體的觀測空間、獎勵函數與通訊拓撲。DEf-MARL支持運行時動態添加與移除智能體，通過複製關鍵狀態提升錯誤容忍，並採用自適應通訊調度平衡探索與利用。它透過平行模擬環境並減少中心瓶頸，加速訓練，適用於大規模MARL研究及工業模擬。