Fast Reinforcement Learning是一個專門的Python框架，旨在加速強化學習代理的開發與執行。它支援流行的算法如PPO、A2C、DDPG和SAC，並配合高吞吐量的向量環境管理。用戶可以輕鬆配置策略網絡、自定義訓練流程，並利用GPU加速進行大規模試驗。其模組化設計確保與OpenAI Gym環境的無縫整合，使研究人員和實務工作者能在控制、遊戲和模擬任務中原型設計、基準測試與部署代理。

DVC AI是一套旨在簡化機器學習項目管理的工具。它提供數據版本控制、實驗跟踪和模型註冊等功能。使用DVC AI，用戶可以自動化計算資源，管理數據預處理，並確保可重複的實驗。該平台支持與雲服務的無縫集成，允許並行處理和高效的資源利用。

NavGround Learning提供一套完整工具，用於開發與測試導航任務中的增強學習代理。支援多代理模擬、碰撞建模，以及可定制的感測器與執行器。使用者可選擇預設策略模板或實現自訂架構，並使用最先進的RL演算法進行訓練，還能視覺化性能指標。與OpenAI Gym和Stable Baselines3的整合，讓實驗管理更為便利，內建記錄與視覺化工具則助於深入分析代理行為與訓練動態。

LLM代理模擬框架能設計、執行及分析模擬環境，讓自主代理透過大型語言模型進行互動。用戶可以註冊多個代理實例，分配可自定義的提示與角色，並指定通訊管道，例如訊息傳遞或共用狀態。此框架串連模擬週期、收集日誌並計算指標，如輪次頻率、回應延遲和成功率。它支援與OpenAI、Hugging Face及本地LLM的無縫整合。研究人員可建立複雜場景—如談判、資源配置或協作解決問題—以觀察新興行為。模組化插件架構允許新增代理行為、環境約束或可視化模組，促進可重複實驗。