MagicBlocks利用其強大的AI驅動工具改變了用戶創建和體驗虛擬世界的方式。這個AI代理通過自動化複雜的任務，使3D環境的設計變得更加簡單，使初學者和經驗豐富的創作者都能輕鬆使用。用戶可以輕鬆地操作元素，自定義環境，並實時視覺化其想法，確保從概念到執行的無縫創作流程。

Patrolling-Zoo提供一個彈性的框架，讓用戶能在Python中建立與實驗多智慧體巡邏任務。庫內包含多種基於格子與圖形的模擬環境，模擬監控、巡查與覆蓋場景。用戶可自行設定智慧體數量、地圖大小、拓撲結構、獎勵和觀測空間。藉由與PettingZoo與Gym API的相容性，支援與流行強化學習演算法的順暢整合。此環境便於在一致設定下進行基準測試與技術比較。通過提供標準場景與自訂工具，促進自主機器人、安保監控、搜尋救援及多智慧體協調策略的研究與應用。

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。

AutoDRIVE Cooperative MARL 是一個托管在 GitHub 上的框架，結合了 AutoDRIVE 城市駕駛模擬器與可調整的多智能體強化學習算法。它包括訓練腳本、環境包裝器、評估指標和可視化工具，用於開發和基準測試合作駕駛策略。用戶可以配置智能體的觀察空間、獎勵函數和訓練超參數。此存儲庫支持模組化擴展，實現自定義任務定義、課程學習及性能追蹤，促進自動駕駛車輛協調研究。