multi_agent_celar設計為模組化的AI平台，能在模擬環境中實現多智能體之間的涌現語言通信。用戶可以通過策略文件定義智能體行為，配置環境參數，並啟動協調訓練，使智能體演化出自己的通信協議以解決合作任務。該框架包含評估腳本、可視化工具，以及對擴展性實驗的支持，非常適合多智能體協作、涌現語言及決策過程的研究。

簡易自學為開發者提供一個非常簡單的方法來用Python建立和訓練強化學習代理。該框架將核心RL組件（如環境封裝、策略模組和經驗緩衝）封裝為簡潔接口。用戶能快速初始化環境，使用熟悉的PyTorch或TensorFlow後端定義自訂策略，並執行內建有日誌記錄和檢查點的訓練循環。該庫支持on-policy和off-policy演算法，可靈活進行Q學習、策略梯度和演員-評論家方法的試驗。降低樣板碼重複度，使實務者、教師和研究人員能以最少配置快速原型化演算法、測試假設並視覺化代理性能。其模組化設計也便於與現有ML堆疊和自訂環境整合。