APLib旨在簡化在遊戲與模擬環境中開發AI驅動的自主代理。利用受信念-願望-意圖（BDI）啟發的架構，它提供多模組的感知、決策與行動模組。開發者可以通過直觀的API和行為樹定義代理的信念、目標和行為。APLib的代理能通過可定制的感測器解析遊戲狀態，利用內建規劃器制定計劃，並通過執行器與環境互動。這個庫支援Unity、Unreal以及純Java環境的整合，方便自動測試、AI研究與模擬。它鼓勵行為模組重用、快速原型製作及穩健的QA流程，自動化重複測試場景並模擬複雜玩家行為，無需人工干預。

AI Agent是一個開源的Python框架，旨在簡化智能代理的開發。它支持多代理協調、與外部工具和API的無縫集成，以及內建的記憶管理，用於持久化的對話。開發者可以定義自定義提示、動作和工作流程，並通過插件系統擴展功能。AI Agent通過提供可重用的組件和標準化接口，加快聊天機器人、虛擬助手及自動化工作流程的創建。

NPI.ai 提供一個完整的平台，讓用戶可通過拖放模組圖形設計AI代理。每個代理由語言模型提示、函數呼叫、決策邏輯和記憶向量等組件構成。平台支援API、資料庫和第三方服務的整合。代理可以透過內建的記憶層保持上下文，使其能進行多輪對話、檢索過去的互動並進行動態推理。NPI.ai 包含版本管理、測試環境和部署管道，方便迭代和將代理推向生產。藉由即時日誌和監控，團隊可以深入了解代理的表現和用戶互動，促進持續改進，並確保大規模運作的可靠性。

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。