HMAS是一個開源的Python框架，允許開發階層式多智能體系統。它提供抽象功能，用於定義智能體層級、智能體間通信協議、環境整合和內建訓練循環。研究人員和開發者可以使用HMAS對複雜的智能體互動進行原型設計、訓練協作策略，以及在模擬環境中評估性能。其模組化設計使擴展和定制智能體、環境及訓練策略變得簡單。

Trainable Agents 被設計為模組化、可擴展的工具包，用於快速開發和訓練由先進大型語言模型支持的 AI 代理。框架抽象出交互環境、策略介面和反饋循環等核心組件，使開發者能夠輕鬆定義任務、提供示範並實現獎勵函數。內建支持 OpenAI GPT 和 Anthropic Claude，方便體驗重放、批次訓練和性能評估。它還包括日誌記錄、指標追蹤和導出訓練策略的工具。不論是建立對話聊天機器人、自動化工作流程或進行研究，此框架都能簡化從原型到生產的整個流程，融於一體的 Python 套件中。