IntelligentMASPlatform旨在通過模組化架構收快多智能體系統的開發與部署，架構分為代理層、環境層與服務層。代理使用符合FIPA標準的ACL消息進行通信，實現動態談判與協調。它包括一個多功能環境模擬器，讓開發者建模複雜場景、安排代理任務，並通過內置的儀表板實時可視化代理交互。為支持高階行為，它集成了增強學習模組並支持自定義行為插件。部署工具支持將代理打包為獨立應用或分佈式網絡。此外，平台的API也方便與數據庫、物聯網設備或第三方AI服務集成，非常適合用於科研、工業自動化和智慧城市應用。

BotPlayers是一個多功能的開源框架，旨在簡化AI驅動的遊戲代理的開發與部署。它具有支持截屏爬取、Web API或自訂模擬界面的彈性環境抽象層，允許代理與各種遊戲交互。框架內置強化學習算法、遺傳算法和基於規則的啟發式策略，並附有數據記錄、模型檢查點和性能視覺化工具。其模塊化插件系統讓開發者可用Python或Java自訂感測器、行動和AI策略。BotPlayers亦提供YAML配置快速原型開發和自動化訓練、評估流程。支持Windows、Linux和macOS等多平台，加速智能遊戲代理的實驗與商用。

PyBrain，即Python基於強化學習、人工智能和神經網絡庫的簡稱，是一個模組化的開源庫，專為機器學習任務設計。它支持構建神經網絡、強化學習及其他AI算法。憑藉其強大且易於使用的算法，PyBrain為開發者和研究人員提供了有價值的工具，以解決各種機器學習問題。該庫與其他Python庫平滑集成，適用於從簡單的監督學習到複雜的強化學習情境的任務。

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。