合作搜尋環境提供一個彈性的、與gym相容的多智能體強化學習環境，適用於離散格子與連續空間中的合作搜尋任務。智能體在部分可觀測的條件下運作，並可根據自訂的通信拓撲分享資訊。框架支持預定義的場景，如搜尋與救援、動態目標追蹤及協作繪圖，並提供API以定義自訂的環境與獎勵結構，與Stabloes Baselines3和Ray RLlib等流行RL庫無縫整合，包含記錄性能的工具及即時可視化功能。研究人員可調整格子大小、智能體數量、感測器範圍及獎勵分享機制，有效評估協作策略與基準新演算法。

MARL模擬器旨在促進多智能體增強學習（MARL）算法的高效和可擴展開發。利用PyTorch的分佈式後端，它允許用戶在多個GPU或節點上運行並行訓練，顯著縮短實驗時間。模擬器提供模組化的環境界面，支持標準的基準場景——如協作導航、掠食者-獵物和網格世界——以及用戶定義的自定義環境。智能體可以使用各種通訊協議來協調行動、共享觀察和同步獎勵。可配置的獎勵和觀察空間使得訓練動態可以精細調控，內建的日誌記錄和視覺化工具提供實時性能指標的洞察。

MARTI（多智能體強化學習工具包和介面）是一個面向研究的框架，旨在簡化多智能體 RL 算法的開發、評估和基準測試。它提供即插即用的架構，允許用戶配置自定義環境、代理策略、獎勵結構和通信協議。MARTI 與流行的深度學習庫集成，支持 GPU 加速和分散式訓練，並產生詳細的日誌和性能分析用的可視化。其模組化設計支持快速原型開發新方法，並與標準基準進行系統比較，非常適合學術研究及自主系統、機器人、遊戲 AI 和合作多智能體場景的試點項目。

Mava是一個基於JAX的開源函式庫，用於開發、訓練和評估多智能體增強學習系統。它提供協作型和競爭型算法如MAPPO和MADDPG的預建實作，以及支持單節點和分散式工作流程的可配置訓練循環。研究人員可以從PettingZoo導入環境或自定義環境，並利用Mava的模組化元件進行策略優化、重播緩衝管理與指標日誌。其靈活架構支持新算法、客製化觀察空間和獎勵結構的無縫整合。利用JAX的自動向量化和硬體加速能力，Mava確保高效的大規模實驗及各種多智能體場景下的可重複基準測試。

simple_rl是一個簡約的Python庫，旨在簡化增強學習的研究和教育。它提供一致的API用於定義環境和代理，內置支援常見RL範式，包括Q-learning、蒙特卡羅方法和動態規劃算法如價值和策略迭代。該框架包括範例環境，如GridWorld、MountainCar和多臂強盜，方便實操實驗。用戶可以擴展基類實現自定義環境或代理，並利用工具函數進行記錄、性能追蹤和策略評估。simple_rl的輕量架構和清晰代碼使其非常適合快速原型、教授RL基礎，以及在可重現且易於理解的環境中進行新算法的基準測試。

MultiAgentModel提供統一API，用於定義多智能體場景的自訂環境和智能體類。開發者可以指定觀察與行動空間、獎勵結構和通信通道。內建支持流行的RL算法如PPO、DQN和A2C，讓訓練變得簡單配置。實時可視化工具協助監控智能體互動和績效指標。模塊化架構確保易於整合新算法與自訂模組。此外，還包括用於超參數調優的彈性配置系統、實驗追蹤的日誌工具，以及與OpenAI Gym環境的相容性，實現無縫移植。用戶可以在共享環境合作，並重播記錄的會話進行分析。

Acme 是一個基於 Python 的框架，簡化了增強學習代理的開發與評估。它提供預先建立的代理實現（例如 DQN、PPO、SAC）、環境封裝、重播緩衝區以及分散式執行引擎。研究人員可以混合搭配元件，原型設計新算法，通過內建日誌監控訓練指標，並利用擴展式分散式流程進行大規模實驗。Acme 與 TensorFlow 和 JAX 整合，支援透過 OpenAI Gym 接口的自定義環境，並包含快照、評估和超參數配置的工具。