Trainable Agents 被設計為模組化、可擴展的工具包，用於快速開發和訓練由先進大型語言模型支持的 AI 代理。框架抽象出交互環境、策略介面和反饋循環等核心組件，使開發者能夠輕鬆定義任務、提供示範並實現獎勵函數。內建支持 OpenAI GPT 和 Anthropic Claude，方便體驗重放、批次訓練和性能評估。它還包括日誌記錄、指標追蹤和導出訓練策略的工具。不論是建立對話聊天機器人、自動化工作流程或進行研究，此框架都能簡化從原型到生產的整個流程，融於一體的 Python 套件中。

negotiation_agent提供一個模組化的工具包，用於構建由GPT類模型支援的自主談判機器人。開發者可以通過定義項目、偏好與效用函數來描述談判場景，並可使用預定義的代理範本或整合自訂策略，進行報價、評估還價、決策是否接受與達成交易。它使用標準化協議管理對話流程，支援批次模擬實驗，並計算協議率、效用增益與公平性等性能指標。開放式架構便於切換底層LLM後端和拓展代理邏輯。利用negotiation_agent，團隊能快速在電子商務、研究與教育場景中推行並評估自動化談判方案。