Agents-Deep-Research旨在通過提供模組化、可擴展的程式碼庫，簡化自主AI代理的開發與測試。它具有將用戶定義目標分解為子任務的任務規劃引擎、存儲與檢索上下文的長期記憶模組，以及允許代理與外部API和模擬環境互動的工具整合層。框架還提供評估腳本和基準工具，用於衡量代理在各種場景中的性能。基於Python，並可適配多種LLM後端，幫助研究人員和開發者快速原型化新型代理架構，進行可重複的實驗，並比較不同的規劃策略。

OpenSpiel 是一個研究框架，提供從簡單矩陣遊戲到複雜棋類遊戲（如國際象棋、圍棋和撲克）的廣泛環境，並實現各種強化學習和搜索算法（如值迭代、策略梯度方法、MCTS）。其模組化的 C++ 核心和 Python 綁定允許用戶插入自定義算法、定義新遊戲，並在標準基準上比較性能。設計具有擴展性，支持單一和多智能體設置，研究合作和競爭場景。研究人員利用 OpenSpiel 快速原型設計算法、大規模實驗和分享可重複的代碼。

AmongA 和多智能體 AI 系統的研究。透過簡單的 Python API，用戶可以啟動任意數量的 AI 代理，每個都具有定制的人格、提示與記憶緩衝。代理參與可配置的對話循環，支援辯論、頭腦風暴、決策或遊戲模擬。此框架無縫整合主要的 LLM API（例如 OpenAI、Anthropic），支持訊息交流與轉錄記錄。開發者可自訂代理角色、控制輪到邏輯，以及插入外部資料來源。AmongAIs 也提供情感分析、評分評估與會話重播工具。非常適合探究新興交流、協作構思及測試研究與生產中的數位工作者協調。