Acme 是一個基於 Python 的框架，簡化了增強學習代理的開發與評估。它提供預先建立的代理實現（例如 DQN、PPO、SAC）、環境封裝、重播緩衝區以及分散式執行引擎。研究人員可以混合搭配元件，原型設計新算法，通過內建日誌監控訓練指標，並利用擴展式分散式流程進行大規模實驗。Acme 與 TensorFlow 和 JAX 整合，支援透過 OpenAI Gym 接口的自定義環境，並包含快照、評估和超參數配置的工具。

Halite II 是一個開源挑戰框架，舉辦用戶撰寫的機器人之間的回合制策略比賽。每回合，代理接收地圖狀態，發出移動及攻擊命令，並競爭控制最多的領土。平台包括遊戲伺服器、地圖解析器與視覺化工具。開發者可以在本地測試、改進啟發式演算法、優化性能，並提交到線上排行榜。系統支持反覆改良機器人、多智能體合作與標準化環境中的策略研究。

HoneyHive是一個綜合平台，提供AI評估、測試和可觀察性工具，主要針對建立和維護GenAI應用的團隊。它使開發者能夠自動測試、評估和基準化模型、代理和RAG管道，以安全性和性能標準為標準。通過聚合生產數據，如痕跡、評估和用戶反饋，HoneyHive便於檢測異常、徹底測試和在AI系統中進行迭代改進，確保它們已準備好投入生產且可靠。

MARTI（多智能體強化學習工具包和介面）是一個面向研究的框架，旨在簡化多智能體 RL 算法的開發、評估和基準測試。它提供即插即用的架構，允許用戶配置自定義環境、代理策略、獎勵結構和通信協議。MARTI 與流行的深度學習庫集成，支持 GPU 加速和分散式訓練，並產生詳細的日誌和性能分析用的可視化。其模組化設計支持快速原型開發新方法，並與標準基準進行系統比較，非常適合學術研究及自主系統、機器人、遊戲 AI 和合作多智能體場景的試點項目。

ePH-MAPF提供一個高效的流程，用於計算數十到數百代理人在格子地圖上的無碰撞路徑。它採用優先啟發式、增量搜尋技術與可自訂的成本度量（曼哈頓距離、歐幾里得距離），在速度與解決方案品質之間取得平衡。使用者可以選擇不同的啟發式函數，將函數整合到Python機器人系統中，並在標準MAPF場景中進行效能基準測試。程式碼模組化且有良好文件，方便研究人員和開發者擴展適用於動態障礙或特殊環境。

LLMs 提供多個開源和託管語言模型的統一抽象，使開發者可以透過單一界面載入並執行模型。它支援模型探索、提示與流程管理、批次處理，以及對 tokens、溫度及串流的細緻控制。用戶可輕鬆在 CPU 與 GPU 背景之間切換，整合本地或遠端模型伺服器，並快取回應以提升效能。框架包含提示範本、回應解析和模型效能基準等工具。透過將應用邏輯與模型專屬實作分離，LLMs 加速 NLP 應用的開發，如聊天機器人、文字產生、摘要、翻譯等，且無供應商鎖定或專有 API。