Fast Reinforcement Learning是一個專門的Python框架，旨在加速強化學習代理的開發與執行。它支援流行的算法如PPO、A2C、DDPG和SAC，並配合高吞吐量的向量環境管理。用戶可以輕鬆配置策略網絡、自定義訓練流程，並利用GPU加速進行大規模試驗。其模組化設計確保與OpenAI Gym環境的無縫整合，使研究人員和實務工作者能在控制、遊戲和模擬任務中原型設計、基準測試與部署代理。

在其核心，Gomoku Battle提供一個強大的模擬環境，AI代理遵循一個基於JSON的協議，以接收棋盤狀態更新並提交走步決策。開發者可以通過實作簡單的Python介面來整合定制策略，並利用提供的範例機器人作參考。內建的錦標賽管理器自動排程循環賽和淘汰賽，詳細的日誌會捕捉如勝率、走步時間和比賽歷史等指標。輸出結果可以匯出為CSV或JSON，以便進一步的統計分析。該框架支援平行執行，以加速大型實驗，並可擴展包括定制規則變體或訓練流程，讓它成為研究、教育和競爭性AI開發的理想選擇。

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。