MARTI（多智能體強化學習工具包和介面）是一個面向研究的框架，旨在簡化多智能體 RL 算法的開發、評估和基準測試。它提供即插即用的架構，允許用戶配置自定義環境、代理策略、獎勵結構和通信協議。MARTI 與流行的深度學習庫集成，支持 GPU 加速和分散式訓練，並產生詳細的日誌和性能分析用的可視化。其模組化設計支持快速原型開發新方法，並與標準基準進行系統比較，非常適合學術研究及自主系統、機器人、遊戲 AI 和合作多智能體場景的試點項目。

RL Shooter 是一個基於 Python 的框架，整合 ViZDoom 與 OpenAI Gym API，以建立一個彈性的 FPS 遊戲強化學習環境。使用者可自訂場景、地圖及獎勵結構，以進行導航、目標偵測和射擊任務的訓練。它支援可配置的觀察幀、行動空間與日誌功能，並支援流行的深度 RL 函式庫，例如 Stable Baselines 和 RLlib，以提供明確的性能追蹤及實驗可重複性。

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。