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。

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。