牧羊是一個開源的模擬框架，設計用於強化學習研究人員與開發者來研究和實現多代理牧羊任務。它提供一個兼容Gym的環境，代理可以在連續或離散空間中執行側翼、收集與分散目標群的行為。該框架包括模組化的獎勵塑造函數、環境參數設定與訓練性能監控工具。用戶可定義障礙物、動態代理族群和自訂策略，利用TensorFlow或PyTorch。視覺化腳本生成軌跡圖與影片紀錄。牧羊的模組設計允許與現有RL庫完美整合，實現可重現的實驗、創新協作策略的基準測試，以及快速原型設計AI驅動的牧羊解決方案。

AgentSimJS旨在簡化JavaScript中大規模基於代理的模型創建與執行。通過模組化架構，開發者可以定義具有自定義狀態、傳感器、決策函數和執行器的代理，然後整合到由全域變數參數化的動態環境中。該框架協調離散時間步長的模擬，管理代理之間的基於事件的消息傳遞，並記錄交互數據供分析。視覺化模組支持使用HTML5 Canvas或外部庫進行即時渲染，插件則可實現與統計工具的整合。AgentSimJS可在現代網頁瀏覽器和Node.js運行，非常適合互動式Web應用、學術研究、教育工具，以及群體智慧、群眾動態或分佈式AI實驗的快速原型設計。

OpenMAS旨在促進去中心化AI代理和多智能體協調策略的開發與評估。其具有模組化架構，允許用戶定義自訂的代理行為、動態環境模型和代理間訊息傳遞協議。框架支援基於物理的模擬、事件驅動的執行，以及AI演算法的插件整合。用戶可通過YAML或Python配置場景、視覺化代理互動，並利用內建分析工具收集性能指標。OpenMAS簡化了在群智能、合作機器人和分散式決策等研究領域的原型設計。

Astro Looter 以結合 roguelike 遊戲的刺激與精巧的塔防機制而獨樹一幟。玩家踏上太空旅行，收集獨特的戰利品，並在動態生成的環境中面對多樣的敵人。由 Soda Game Studio 和 ActiDimension Technology Ltd. 開發，Astro Looter 確保了持續進化的挑戰和獎勵，提供吸引人的遊戲體驗。塔防元素需要策略位置及升級炮塔或防禦，而 roguelike 特性則提供了多變的遊玩體驗。這種融合帶來了一種迷人的體驗，吸引了戰略愛好者和動作遊戲愛好者。

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。

Jason-RL在Jason多代理框架中加入一層強化學習，使AgentSpeak BDI代理器可以通過獎勵反饋學習行動選擇策略。它實現了Q-learning和SARSA算法，支援配置學習參數（學習率、折扣因子、探索策略）並記錄訓練指標。通過在代理計劃中定義獎勵函數和運行模擬，開發者可以觀察代理隨時間改善決策，並適應變化的環境，而不需要手動編碼策略。

JasonEnvironments提供一套特別為Jason多智能體系統設計的環境模組。每個模組都公開標準化介面，使智能體能在追逐逃脫、資源搜尋與合作任務等多種場景中感知、操作與互動。此庫易於整合到現有的Jason專案：只需加入JAR檔，配置所需環境於智能體架構檔中，並啟動模擬。開發者亦可擴展或客製化參數與規則，以符合其研究或教育需求。

Veo 3 AI API是一個強大的解決方案，使用先進的AI技術創建高品質視頻。用戶可以從文字或圖片提示生成逼真的視頻片段，並附帶同步音訊、音效和環境噪音。它允許以高畫質製作視頻，具備真實的物理效果和動態環境。該API可以生成超過一分鐘長的視頻，適用於廣告、教育內容和創意項目等各種應用。配備內建的編輯功能，用戶可以根據特定需求精細調整其輸出。