DQN-深度Q網絡-Atari-Breakout-TensorFlow提供了專為Atari Breakout環境定制的完整DQN算法實現。它采用卷積神經網絡來逼近Q值，使用經驗回放打破序列觀察之間的相關性，並採用定期更新的目標網路來穩定訓練。代理遵循epsilon-greedy策略進行探索，並可以從原始像素輸入從零開始訓練。存儲庫包括配置文件、用於監控獎勵增長的訓練腳本、測試訓練模型的評估腳本，以及TensorBoard工具用於可視化訓練指標。用戶可以調整超參數（如學習率、回放緩衝器大小和批次大小）來實驗不同設定。

Java Action Generic 是一個輕量級、模組化的庫，允許開發者通過定義通用動作來在 Java 中實現自主代理行為。這些動作是可在運行時執行、排程和組合的參數化工作單元。該框架提供一致的動作介面，使開發者可以創建自定義動作、處理動作參數並與 LightJason 的代理生命週期管理整合。支持事件驅動與並行處理，使代理人能完成動態決策、與外部服務互動及複雜行為協調。此庫促進重用與模組化設計，適用於研究、模擬、物聯網(IoT)與遊戲AI在任何支援 JVM 的平台上應用。

VMAS是一個構建與訓練多智能體系統的綜合工具包，利用深度強化學習。它支持GPU並行模擬上百個環境實例，實現高通量數據收集與可擴展訓練。VMAS包含流行的MARL算法實現，例如PPO、MADDPG、QMIX和COMA，並具有模塊化的策略和環境接口，便於快速原型設計。該框架促進集中訓練與去中心化執行(CDTE)，提供可自定義的獎勵塑造、觀測空間和回調鉤子，用於記錄和可視化。其模塊化設計使VMAS能與PyTorch模型及外部環境無縫整合，非常適合在機器人、交通控制、資源分配和遊戲AI等多方面進行合作、競爭與混合動機任務的研究。