IntelligentMASPlatform旨在通過模組化架構收快多智能體系統的開發與部署，架構分為代理層、環境層與服務層。代理使用符合FIPA標準的ACL消息進行通信，實現動態談判與協調。它包括一個多功能環境模擬器，讓開發者建模複雜場景、安排代理任務，並通過內置的儀表板實時可視化代理交互。為支持高階行為，它集成了增強學習模組並支持自定義行為插件。部署工具支持將代理打包為獨立應用或分佈式網絡。此外，平台的API也方便與數據庫、物聯網設備或第三方AI服務集成，非常適合用於科研、工業自動化和智慧城市應用。

Simple Playgrounds提供一個模塊化的平台，用於建立交互式的2D網格環境，代理人在其中可以導航迷宮、與物件互動並完成任務。用戶可以通過簡單的YAML或Python腳本來定義環境佈局、物體行為和獎勵函數。內建的Pygame渲染器提供實時可視化，且基於步驟的API確保與Stable Baselines3等RL庫的無縫集成。支援多代理、多碰撞偵測及可自訂的物理參數，Simple Playgrounds讓原型設計、基準測試與教育演示算法變得更便利。

F1Tenth雙機模擬器是一個建立在ROS和Gazebo之上的專用模擬框架，用於模擬兩輛1/10比例的自主車輛在自定義賽道上競速或合作。它支持逼真的輪胎模型物理、傳感器仿真、碰撞檢測和數據記錄。用戶可以插入自己的規劃與控制算法、調整代理參數，並運行頭對頭的場景，以評估性能、安全性和協作策略在受控條件下的表現。

Mesa捕食者-獵物模型是經典的Lotka-Volterra捕食系統的開源Python實作，建立在Mesa代理模擬框架之上。它模擬獵人與獵物個體在格子上移動與互動，獵物繁殖、捕食者尋找食物以存活。用戶可透過網頁界面設定初始族群、繁殖機率、能量消耗與其他環境參數。模擬提供即時視覺化（如熱圖與族群曲線）與資料記錄，可供後續分析。研究人員、教育工作者、學生可自定行為、加入新物種或整合複雜生態規則，模型設計便於快速建構與教育示範生態動態。

多代理系統提供一套完整工具包，用於創建、控制和觀察自主代理之間的互動。開發者可以定義帶有自定義決策邏輯的代理類別，建立具有可配置資源和規則的複雜環境，以及實現資訊交流通道。此框架支援同步和非同步排程、事件驅動行為，並集成日誌記錄以測量績效指標。用戶可以擴展核心模組或整合外部AI模型來增強代理智能。視覺化工具可即時或事後呈現模擬，幫助分析新興行為並優化系統參數。從學術研究到原型分散式應用，多代理系統簡化了端到端的多代理模擬流程。

多智能體無人機環境是基於OpenAI Gym與PyBullet建立的Python套件，提供可自訂的多智能體模擬。用戶可以定義多個具有運動與動力模型的無人機代理，探索隊形飛行、目標追蹤與障礙避讓等合作任務。此環境支持模組化任務配置、逼真碰撞偵測與感測器模擬，同時允許自定義獎勵與去中心化策略。開發者可整合自家強化學習演算法，評估在不同場景下的效能，並即時視覺化代理軌跡與度量。其開源設計鼓勵社群貢獻，適合用於研究、教學及高階多智能體控制原型開發。

RinSim 提供一個模組化的模擬環境，專注於模擬具有多個自主代理的動態物流場景。用戶可以定義道路網路圖，配置車隊（包括電動模型及電池限制），並模擬采樣到達的接送請求。離散事件架構確保精確的時間控制與事件管理，而內建的路由演算法和可自定義的代理行為允許進行廣泛的實驗。RinSim 支援輸出度量如行程時間、能耗及服務水平，並包含實時和事後的可視化模組。其擴展性設計支持自訂演算法整合，擴展至大型車隊，並可復現研究流程，對於學術與產業中優化流動性策略至關重要。

Swarm Simulator 提供一個可自訂的環境，用於多代理的即時實驗。用戶可以調整關鍵行為參數——對齊、凝聚和分離——觀察產生的動態，並支援互動式 UI 滑桿、動態調整代理數量與資料匯出分析。非常適合教育示範、科研原型或興趣者探索群體智慧原理。