PommerLearn使研究人員和開發者能在Pommerman遊戲環境中訓練多智能體RL機器人。它包含現成的流行演算法（PPO、DQN）實作、彈性的超參數配置文件、自動記錄和訓練指標可視化、模型檢查點和評估腳本。其模組化架構便於擴充新演算法、自訂環境及整合標準ML庫如PyTorch。

Vanilla Agents 是一個輕量級的 PyTorch 為基礎的框架，提供模組化且可擴展的核心強化學習代理實作。它支援 DQN、Double DQN、PPO 和 A2C 等演算法，並配備與 OpenAI Gym 兼容的可插拔環境封裝。用戶可以配置超參數、記錄訓練指標、保存檢查點並制圖學習曲線。程式碼架構清晰，非常適合研究原型設計、教育用途及新想法的基準測試。