Vanilla Agents 是一個輕量級的 PyTorch 為基礎的框架，提供模組化且可擴展的核心強化學習代理實作。它支援 DQN、Double DQN、PPO 和 A2C 等演算法，並配備與 OpenAI Gym 兼容的可插拔環境封裝。用戶可以配置超參數、記錄訓練指標、保存檢查點並制圖學習曲線。程式碼架構清晰，非常適合研究原型設計、教育用途及新想法的基準測試。

PettingZoo 遊戲的強化學習代理人是一個基於 Python 的程式庫，提供現成的 DQN、PPO 和 A2C 演算法，用於 PettingZoo 環境下的多智能體強化學習。具有標準化的訓練與評估腳本、可配置的超參數、整合的 TensorBoard 日誌記錄，以及支持競爭和合作遊戲。研究人員和開發者可以克隆倉庫、調整環境與演算法參數、運行訓練並視覺化指標，以快速進行多智能體 RL 實驗和基準測試。

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。