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。

MARTI（多智能體強化學習工具包和介面）是一個面向研究的框架，旨在簡化多智能體 RL 算法的開發、評估和基準測試。它提供即插即用的架構，允許用戶配置自定義環境、代理策略、獎勵結構和通信協議。MARTI 與流行的深度學習庫集成，支持 GPU 加速和分散式訓練，並產生詳細的日誌和性能分析用的可視化。其模組化設計支持快速原型開發新方法，並與標準基準進行系統比較，非常適合學術研究及自主系統、機器人、遊戲 AI 和合作多智能體場景的試點項目。