EarlyAI 提供一個由人工智慧驅動的解決方案，用於自動化單元測試的生成與維護。它與流行的 IDE 和測試框架無縫集成，使開發人員能輕鬆創建和維護高品質測試。利用 EarlyAI，開發人員可以實現更快的發布周期，並最小化發布後出現錯誤的風險。該平台提供全面的覆蓋，包括正常流程、邊界情況和模擬，確保堅實的測試過程。EarlyAI 的設計旨在優化質量、提升開發速度，並改善整體客戶滿意度。

多機器人檢查模擬提供一個完整框架，用於模擬並訓練多個自主代理，以在Unity 3D環境中協作完成檢查任務。它與Unity ML-Agents工具箱整合，提供可配置的場景、檢查目標、可調整的獎勵函數與代理行為參數。研究人員可以撰寫自定義環境，定義代理數量，並透過Python API設置訓練流程。此套件支援並行訓練、TensorBoard記錄，並支援包括射線投射、攝像頭影像及位置資料的觀察輸入。調整超參數與環境復雜度後，使用者可以在覆蓋範圍、效率及協調性等指標上基準測試強化學習演算法。開源碼促進擴充用於機器人原型、協作AI研究及多機器人系統的教育示範。

Multi-Agent Surveillance提供一個靈活的模擬框架，允許多個AI代理在離散網格世界中扮演捕食者或逃脫者角色。用戶可以配置環境參數，如網格尺寸、代理數量、檢測半徑和獎勵結構。該庫包含用於代理行為的Python類別、場景生成腳本、內建的matplotlib可視化工具，並與流行的強化學習庫無縫整合。使得基準多代理協調、開發定制監控策略和進行可重複性實驗變得容易。

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。

SARL為決策支援提供動態的支援，並配備編輯器支援、程式碼生成、除錯和測試工具。其運行引擎可針對多平台，包括模擬框架（例如MadKit、Janus）和實際應用在機器人與IoT系統中。開發者可透過組合模組化技能與協定，架構複雜的多代理系統應用，簡化自適應且分散的人工智慧系統開發。

AgentSimulation 是一個建立在 Pygame 之上的開源 Python 函式庫，用於在 2D 環境中模擬多個自主代理。它允許用戶配置代理屬性、操控行為（如搜尋、逃跑、漫遊）、碰撞檢測、路徑尋找及互動規則。藉由實時渲染和模組化設計，支援快速原型設計、教學模擬及群體智慧或多代理互動的小規模研究。

NeuralABM是一個開源的Python圖書館，利用PyTorch將神經網絡整合到代理基建模中。用戶可以指定代理架構為神經模塊，定義環境動力學，並使用反向傳播在模擬步驟中訓練代理行為。該框架支持自定義獎勵信號、課程學習和同步或非同步更新，促進新興現象的研究。配備日誌、視覺化和數據集導出的工具，研究人員和開發者可以分析代理性能、除錯模型並優化模擬設計。NeuralABM簡化了將強化學習與ABM結合，應用於社會科學、經濟學、機器人技術及AI驅動的遊戲NPC行為，提供模組化組件以進行環境定制，支持多代理交互，並提供擴展外部資料集或API的接口，用於現實世界模擬。其開放式設計促進可重現性和合作，可通過清楚的實驗配置和版本控制集成達成。