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。

MultiAgentPuzzleSolver提供了一個模塊化的環境，獨立的AI代理可以合作解決滑動拼圖、魔方和邏輯格子等謎題。代理共享狀態信息，協商子任務分配，並應用多種啟發式策略，比單一代理方式更有效地探索解決空間。開發者可以插入新的代理行為，定義或定制通信協議，並添加新的謎題定義。框架包含實時視覺化工具、性能指標收集和實驗腳本，支持Python 3.8以上版本，標準庫，以及流行的機器學習工具包，方便整合進研究項目。