MGym是一個專門用於在Python中構建與管理多智能體強化學習（MARL）環境的框架。用戶可以定義多個智能體的複雜場景，每個智能體都具有可自定義的觀察和行動空間、獎勵函數及互動規則。MGym支援同步與非同步兩種執行模式，提供平行與輪換式的智能體模擬。採用類似Gym的API設計，與Stable Baselines、RLlib和PyTorch等流行RL庫無縫整合。內建工具模組用於環境基準測試、結果視覺化及績效分析，方便系統性評估MARL演算法。其模組化架構允許快速原型設計合作、競爭或混合型智能體任務，幫助研究人員與開發者加速MARL實驗與研究。

具擴展性的MADDPG是一個面向研究的多智能體強化學習框架，提供MADDPG算法的擴展實現。其特點是在訓練期間使用集中式評論家，在運行時使用獨立的行為者，以確保穩定性和效率。該庫包括Python腳本，用於定義自訂環境、配置網絡架構和調整超參數。用戶可以並行訓練多個代理，監控指標，並可視化學習曲線。它與OpenAI Gym類似的環境集成，並支持通過TensorFlow加速GPU運算。通過模組化組件，具擴展性的MADDPG使得在合作、競爭或混合型多智能體任務中進行靈活實驗成為可能，加快原型開發和基準測試。