Multiagent_system提供了一套完整的工具包，用於構建和管理多智能體環境。用戶可以定義自訂模擬場景、指定智能體行為，並利用預先實現的算法如DQN、PPO和MADDPG。該框架支持同步和異步訓練，使智能體能同時或輪流互動。內建的通信模組促進智能體間的訊息傳遞，用於合作策略。通過YAML文件簡化實驗配置，結果自動記錄為CSV或TensorBoard格式。視覺化脚本幫助解釋智能體軌跡、獎勵演變和通信模式。Designed for research and production workflows, Multiagent_system seamlessly scales from single-machine prototypes to distributed training on GPU clusters.

Steel 是一款以開發者為中心的框架，旨在加快在生產環境中建立和運作Llm 驅動代理的速度。它提供供主要模型 API 使用的供應商中立連接器、記憶體存儲（快取與持久）、內建工具調用範本、自動快取回應，以及詳細的追蹤功能，用於提升可觀察性。開發者可以定義複雜的代理流程，整合自訂工具（如搜尋、資料庫查詢和外部 API），並處理串流輸出。Steel 簡化了協調的複雜性，使團隊能專注於商業邏輯，快速迭代 AI 驅動的應用。

Advanced_RAG 提供一個模組化的管道，用於檢索增強生成任務，包括文件載入器、向量索引構建器和鏈管理器。用戶可以配置不同的向量資料庫（FAISS、Pinecone）、自訂檢索策略（相似度搜尋、混合搜尋），並插入任何 LLM 以產生具上下文的回應。它還支援評估指標與日誌記錄，用於性能調整，並設計為具有擴展性與可擴充性，適合生產環境使用。