Mava是一個基於JAX的開源函式庫，用於開發、訓練和評估多智能體增強學習系統。它提供協作型和競爭型算法如MAPPO和MADDPG的預建實作，以及支持單節點和分散式工作流程的可配置訓練循環。研究人員可以從PettingZoo導入環境或自定義環境，並利用Mava的模組化元件進行策略優化、重播緩衝管理與指標日誌。其靈活架構支持新算法、客製化觀察空間和獎勵結構的無縫整合。利用JAX的自動向量化和硬體加速能力，Mava確保高效的大規模實驗及各種多智能體場景下的可重複基準測試。

NKC多智能體模型為研究者與開發者提供完整的工具包，用於設計、訓練與評估多智能體強化學習系統。其模組化架構允許用戶定義自訂代理策略、環境動態與獎勵結構。與OpenAI Gym的無縫整合，支持快速原型開發；支援TensorFlow與PyTorch，提供靈活的學習後端選擇。內建資料回放、中心化訓練與分散式訓練工具，並能在多GPU下擴展。豐富的記錄與視覺化模塊捕捉性能指標，助於基準測試與超參數調整。透過簡化合作、競爭及混合動機場景的設置，快速推進自主車輛、機器人群聚與遊戲AI等領域的研究。

LightJason Benchmark提供一套全面的預定義和可定制的場景，用於測試和評估建立在LightJason框架之上的多智能體應用。用戶可以配置智能體數量、通信模式和環境參數，以模擬現實世界的工作負載，並評估系統行為。基準收集包括訊息吞吐量、智能體反應時間、CPU和記憶體渲染，並匯出為CSV和圖形格式。與JUnit的整合允許在自動化測試流程中無縫加入，支持回歸測試和性能測試。藉由可調整設定與擴展模版，協助識別性能瓶頸、驗證擴展性並引導高性能、彈性多智能體系統的架構優化。