智能體中的新興通訊是一個開源的PyTorch框架，專為探索多智能體系統如何發展自己的通訊協議的研究人員設計。該資料庫提供靈活的合作強化學習任務實現，包括參照游戲、組合彩游戲和對象識別挑戰。用戶定義說話者和聽者的架構，指定訊息通道的屬性（如詞匯大小和序列長度），並選擇訓練策略（如策略梯度或監督學習）。框架包括端到端的腳本用於執行實驗、分析通訊效率和可視化新興語言。其模組化設計允許輕鬆擴展新的游戲環境或自定義損失函數。研究人員可以復現已發表的研究、基準測試新算法，並探究新興智能體語言的組合性和語意。

Multi-Agent Miners提供一個基於網格的世界環境，數個自主礦工代理在互動中導航、挖掘並收集資源。支援可配置的地圖大小、代理數量和獎勵結構，用戶可創建競爭或合作場景。該框架與流行的RL庫透過PettingZoo整合，提供標準化的API用於重置、步進和渲染功能。視覺化模式與記錄支援幫助分析行為與結果，適合用於研究、教育和算法基準測試。

multiagent-env是一個開源的Python函式庫，旨在簡化多智能體強化學習環境的創建和評估。用戶可以通過指定智能體數量、行動和觀察空間、獎勵函數及環境動態來定義合作與對抗情境。它支持實時可視化、可配置渲染，並能輕鬆集成Stable Baselines和RLlib等Python基礎的RL框架。模組化設計允許快速原型制作新情境與便捷的多智能體算法基準測試。

RL Shooter 是一個基於 Python 的框架，整合 ViZDoom 與 OpenAI Gym API，以建立一個彈性的 FPS 遊戲強化學習環境。使用者可自訂場景、地圖及獎勵結構，以進行導航、目標偵測和射擊任務的訓練。它支援可配置的觀察幀、行動空間與日誌功能，並支援流行的深度 RL 函式庫，例如 Stable Baselines 和 RLlib，以提供明確的性能追蹤及實驗可重複性。

DeepMind MAS 環境是一個Python函式庫，提供建構和模擬多智能體強化學習任務的標準化介面。用戶可以配置智能體數量、定義觀察與行動空間，並自定義獎勵結構。該框架支援智能體間通信渠道、性能日誌和渲染功能。研究人員可以將DeepMind MAS無縫整合到流行的RL庫（如TensorFlow與PyTorch），用於基準測試新算法、測試通信協議，並分析離散與連續控制領域。