Data Analysis LLM Agent是一個自我託管的Python套件，能與OpenAI和其他LLM API整合，實現端到端的資料探索流程。提供資料集（CSV、JSON、Excel或資料庫連線）後，能產生資料清理、特徵工程、探索性視覺化（直方圖、散點圖、相關矩陣）及統計摘要的程式碼。它解析自然語言查詢，動態進行分析，更新視覺化，並產生敘述性報告。用戶可獲得可重現的Python腳本與對話交互，使程式設計師與非程式設計師都能有效率且合規地獲取洞察。

LangChain AI Scientist V2 利用大型語言模型與 LangChain 的代理框架，協助研究人員完成科學流程的每個階段。它可以吸收學術論文進行文獻回顧、生成新假設、設計實驗流程、撰寫實驗報告，並產生資料分析程式碼。用戶可透過 CLI 或筆記本互動，並用提示模板與配置設定自訂任務。它通過串連多步推理鏈，提升研究速度、減少手動工作，並確保結果可重複。

MARFT是一個基於Python的LLM，支持可重複實驗和快速原型設計協作式AI系統。

MARO（多代理資源優化）是一個基於Python的框架，旨在支援供應鏈、物流和資源管理場景中多代理強化學習代理的開發與評估。其包含存貨管理、卡車排程、交叉碼頭作業、集裝箱租賃等模板。MARO提供統一的代理API、內建追蹤器用於實驗記錄、平行模擬以進行大規模訓練，以及性能分析的視覺化工具。平台模組化、可擴展，可與流行RL庫整合，實現可重複的研究與快速的AI驅動優化方案原型。

alaamoheb的多智能體強化學習是一個全面的開源庫，旨在促進多個智能體在共享環境中的開發、訓練與評估。它包括價值基和策略基算法如DQN、PPO、MADDPG等的模組化實現。此存儲庫支持與OpenAI Gym、Unity ML-Agents和星際爭霸多智能體挑戰的整合，允許用戶在研究和實際應用中實驗。通過可配置的YAML格式實驗設置、日誌工具與可視化工具，實踐者可以監控學習曲線、調整超參數、比較不同算法。這個框架加快了合作、競爭與混合多智能體任務的實驗速度，促進可重複性研究與基準測試。

Multi-Agent AI Researcher提供一個模組化、可擴展的框架，使用戶能配置和部署多個AI代理來協作解決複雜的科學問題。它包括基於文獻分析提出研究方向的假設生成代理、模擬並測試假設的實驗模擬代理、處理模擬輸出的數據分析代理，以及將研究發現整合成結構化研究文件的草稿代理。通過插件支持，用戶可以加入自定義模型和數據來源。協調器管理代理間的交互，並記錄每個步驟以追蹤過程。非常適合自動化重複任務，加速研發流程，確保在多個研究領域的可重複性和擴展性。

Multiagent-Prediction-Reward 是一個針對研究的框架，整合預測模型與獎勵分配機制，用於多智能體增強學習。其包含環境包裝器、預測同行動的神經模組，以及可自定義的獎勵路由邏輯，根據智能體的表現進行調整。該專案提供配置文件、範例腳本和評估儀表板，方便進行合作任務的實驗。用戶可以擴展代碼，測試新型獎勵函數、整合新環境及與既有多智能體 RL 演算法進行基準測試。

PettingZoo 遊戲的強化學習代理人是一個基於 Python 的程式庫，提供現成的 DQN、PPO 和 A2C 演算法，用於 PettingZoo 環境下的多智能體強化學習。具有標準化的訓練與評估腳本、可配置的超參數、整合的 TensorBoard 日誌記錄，以及支持競爭和合作遊戲。研究人員和開發者可以克隆倉庫、調整環境與演算法參數、運行訓練並視覺化指標，以快速進行多智能體 RL 實驗和基準測試。

MAGAIL實現了一個多代理擴展的生成對抗模仿學習，使多組代理能從專家示範中學習協調行為。基於Python並支援PyTorch（或TensorFlow變體），MAGAIL由策略（生成器）和判別器模組組成，透過對抗迴圈聯合訓練。代理在如OpenAI多代理粒子環境或PettingZoo等環境中產生軌跡，判別器用來評估軌跡的真實性與專家數據的對應性。透過反覆更新，政策網路逐步收斂到類似專家的策略，且無需明確的獎勵函數。MAGAIL的模組化設計允許自訂網路架構、專家資料輸入、環境整合與訓練超參數。此外，內建的日誌記錄與TensorBoard可視化便於監控和分析多代理學習的進展與性能基準。