MultiAgentSystems旨在簡化建構與評估多智能體增強學習（MARL）應用的流程。平台包括最先進的算法實作，如MADDPG、QMIX、VDN，以及集中式訓練和去中心化執行。它具有模組化的環境包裝器，與OpenAI Gym相容，通信協議支持代理間交互，並提供記錄工具追蹤獎勵塑造、收斂率等指標。研究者可以自訂代理架構、調整超參數，並模擬合作導航、資源配置、對抗性遊戲等場景。配合PyTorch、GPU加速與TensorBoard整合，MultiAgentSystems加速合作與競爭多智能體領域的實驗與基準測試。

Text-to-Reward 提供一個流程，用於訓練能將文字描述或反饋映射為數值回饋的模型，供 RL 代理使用。它利用基於轉換器的架構並在收集的人類偏好數據上進行微調，自動學習如何將自然語言指令解讀為回饋信號。用戶可以用文字提示定義任意任務，訓練模型，再將學習到的回饋函數整合到任何 RL 演算法中。此方法消除手動設計回饋的需求，提高樣本效率，並讓代理能在模擬或現實環境中執行複雜的多步指令。