CrewAI-Learning是一個開源庫，旨在簡化多智能體強化學習的項目。它提供環境結構、模組化智能體定義、可定制的回饋函數，以及適用於協作任務的內建算法如DQN、PPO和A3C。用戶可以定義場景、管理訓練迴圈、記錄度量並視覺化結果。框架支持動態配置智能體團隊和回饋共享策略，使其在多領域中便於原型設計、評估和優化合作AI解決方案。

Java Action Linearprogram 模組提供了一個專門的動作，使LightJason框架中的代理可以對線性優化任務建模並求解。用戶可以配置目標係數、添加等式與不等式約束、選擇解算方法，並在代理的推理週期中運行解算器。執行後，此動作將返回最佳化的變數值和目標分數，代理可用於後續的規劃或執行。這個即插即用的元件抽象化了解算器的複雜性，同時通過Java接口保持對問題定義的完全控制。