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。

JasonEnvironments提供一套特別為Jason多智能體系統設計的環境模組。每個模組都公開標準化介面，使智能體能在追逐逃脫、資源搜尋與合作任務等多種場景中感知、操作與互動。此庫易於整合到現有的Jason專案：只需加入JAR檔，配置所需環境於智能體架構檔中，並啟動模擬。開發者亦可擴展或客製化參數與規則，以符合其研究或教育需求。

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。