LemLab 是一個用於開發由大型語言模型驅動的 AI 代理的模組化框架。開發者可以定義自訂提示範本、串聯多步推理管道、整合外部工具和 API，並配置記憶後端以儲存對話內容。它也包括評估套件，用來基準測試代理在特定任務上的表現。透過提供可重用的組件與清晰的抽象，LemLab 加速實驗、除錯，並在研究與商業環境中部署複雜的 LLM 應用。

具擴展性的MADDPG是一個面向研究的多智能體強化學習框架，提供MADDPG算法的擴展實現。其特點是在訓練期間使用集中式評論家，在運行時使用獨立的行為者，以確保穩定性和效率。該庫包括Python腳本，用於定義自訂環境、配置網絡架構和調整超參數。用戶可以並行訓練多個代理，監控指標，並可視化學習曲線。它與OpenAI Gym類似的環境集成，並支持通過TensorFlow加速GPU運算。通過模組化組件，具擴展性的MADDPG使得在合作、競爭或混合型多智能體任務中進行靈活實驗成為可能，加快原型開發和基準測試。

牧羊是一個開源的模擬框架，設計用於強化學習研究人員與開發者來研究和實現多代理牧羊任務。它提供一個兼容Gym的環境，代理可以在連續或離散空間中執行側翼、收集與分散目標群的行為。該框架包括模組化的獎勵塑造函數、環境參數設定與訓練性能監控工具。用戶可定義障礙物、動態代理族群和自訂策略，利用TensorFlow或PyTorch。視覺化腳本生成軌跡圖與影片紀錄。牧羊的模組設計允許與現有RL庫完美整合，實現可重現的實驗、創新協作策略的基準測試，以及快速原型設計AI驅動的牧羊解決方案。