本儲存庫匯集了多智能體系統組件與分散式AI協調技術的完整集合。提供共識演算法、合約網協商協議、拍賣式任務分配、聯盟形成策略與智能體間通信框架的實作。使用者可以利用內建模擬環境，模擬並測試不同網路拓撲、延遲狀況及故障模式下的智能體行為。模組化設計讓開發者與研究者能方便整合、擴充或客製化單一協作模組，用於機器人群、物聯網裝置合作、智慧電網與分散式決策系統的應用。

CityLearn 提供一個模組化的模擬平台，用於使用強化學習進行能源管理研究。用戶可以定義多區域的建築群、配置 HVAC 系統、儲能單元和可再生能源，然後對 RL 代理進行訓練，應對需求響應事件。這個環境會顯示狀態觀測，例如溫度、負載輪廓和能源價格，而操作則控制設定點和儲存調度。一個彈性的獎勵 API 支援自訂指標，例如節省成本或減少排放，且日誌工具支援性能分析。CityLearn 非常適合用於基準測試、課程學習以及在可重現的研究框架內開發新型控制策略。