簡易自學為開發者提供一個非常簡單的方法來用Python建立和訓練強化學習代理。該框架將核心RL組件（如環境封裝、策略模組和經驗緩衝）封裝為簡潔接口。用戶能快速初始化環境，使用熟悉的PyTorch或TensorFlow後端定義自訂策略，並執行內建有日誌記錄和檢查點的訓練循環。該庫支持on-policy和off-policy演算法，可靈活進行Q學習、策略梯度和演員-評論家方法的試驗。降低樣板碼重複度，使實務者、教師和研究人員能以最少配置快速原型化演算法、測試假設並視覺化代理性能。其模組化設計也便於與現有ML堆疊和自訂環境整合。

Vanilla Agents 是一個輕量級的 PyTorch 為基礎的框架，提供模組化且可擴展的核心強化學習代理實作。它支援 DQN、Double DQN、PPO 和 A2C 等演算法，並配備與 OpenAI Gym 兼容的可插拔環境封裝。用戶可以配置超參數、記錄訓練指標、保存檢查點並制圖學習曲線。程式碼架構清晰，非常適合研究原型設計、教育用途及新想法的基準測試。

Mean-Field MARL提供一個強大的Python框架，用於實現和評估平均場多智能體增強學習算法。它通過建模鄰近代理的平均效應來近似大規模代理交互，利用平均場Q-learning。該函式庫包括環境包裝器、代理策略模組、訓練迴圈與評估指標，能在數百個代理上進行擴展訓練。基於PyTorch進行GPU加速，支持Particle World與Gridworld等可定制環境。模組化設計方便增添新算法，並配備內建的日誌紀錄及Matplotlib可視化工具，用於追蹤獎勵、損失曲線與平均場分布。範例腳本與文件指引用戶進行設置、實驗配置與結果分析，非常適合用於大型多智能體系統的研究與原型開發。