GiGOS 是一個將世界上最好的人工智慧模型聚集在一起的平台，讓您可以在一個地方測試、競爭和比較它們。您可以同時嘗試多個人工智慧模型的提示，分析它們的性能，並並排比較輸出。該平台支持多種人工智慧模型，使您能輕鬆找到滿足需求的模型。透過簡單的用量計費系統，您只需為所使用的付費，信用不會過期。這種靈活性使其適合各種用戶，從隨意測試者到企業客戶。

Open Agent Leaderboard 提供完整的開源 AI 代理人評估流程，包括涵蓋推理、規劃、問答和工具使用的策劃任務集、自動化運行代理的隔離環境、以及收集成功率、運行時間和資源消耗等性能指標的腳本。結果匯總後在基於網頁的排行榜上展示，並具備過濾、圖表及歷史比較功能。此框架支持 Docker 以確保重現性，提供流行代理架構的整合模板，以及擴展性配置以方便新增任務或指標。

Simple Playgrounds提供一個模塊化的平台，用於建立交互式的2D網格環境，代理人在其中可以導航迷宮、與物件互動並完成任務。用戶可以通過簡單的YAML或Python腳本來定義環境佈局、物體行為和獎勵函數。內建的Pygame渲染器提供實時可視化，且基於步驟的API確保與Stable Baselines3等RL庫的無縫集成。支援多代理、多碰撞偵測及可自訂的物理參數，Simple Playgrounds讓原型設計、基準測試與教育演示算法變得更便利。

gym-multigrid提供一套可定製的網格世界環境，旨在用於強化學習中的多房間導航和探索任務。每個環境由相互連接的房間組成，內有物體、鑰匙、門和障礙物。用戶可以程式設計調整網格大小、房間配置和物體佈局。該庫支持全觀測或部分觀測模式，提供RGB或矩陣狀態表示。行動包括移動、物體交互和門的操作。將其作為Gym環境整合後，研究人員可以利用任何兼容Gym的代理，無縫訓練和評估用於鑰匙門拼圖、物體檢索和層次規劃等任務的演算法。gym-multigrid的模組化設計與最小依賴，使其成為新AI策略基準測試的理想選擇。

Hypercharge AI 是一款精密的以行動為主的聊天機器人，透過在不同的大型語言模型 (LLM) 上執行最多 10 個平行提示來增強 AI 的可靠性。這種方法對於驗證結果、提示工程和 LLM 基準測試至關重要。通過利用 GPT-4o 和其他 LLM，Hypercharge AI 確保 AI 回應的一致性和信心，使其成為任何依賴 AI 驅動解決方案的人的寶貴工具。

mario-ai專案提供一個完整的流程，用於利用神經進化開發AI代理，以掌握Super Mario Bros.。通過整合基於Python的NEAT實現與OpenAI Gym的SuperMario環境，讓用戶定義自訂的適應度標準、突變率與網絡結構。在訓練過程中，框架會評估世代的神經網絡，選出高績效基因，並提供遊戲實時視覺化與網絡演變。同時，它支援存儲與載入已訓練模型、導出獲勝基因，並生成詳細績效日誌。研究人員、教育者與愛好者可以擴展程式碼到其他遊戲環境、嘗試進化策略，並比較各階段的AI學習進展。

MultiAgentPacman提供一個基於Python的遊戲環境，使用戶能夠在Pacman領域中實現、可視化和基準多個AI代理。它支持對抗搜索算法，如Minimax、Expectimax、α-β剪枝，以及用於強化學習或啟發式的方法的自定義代理。該框架包含簡潔的GUI、命令行控制和用於記錄比賽統計及比較性能的工具，支持競爭或合作場景。