MultiAgentSystems旨在簡化建構與評估多智能體增強學習（MARL）應用的流程。平台包括最先進的算法實作，如MADDPG、QMIX、VDN，以及集中式訓練和去中心化執行。它具有模組化的環境包裝器，與OpenAI Gym相容，通信協議支持代理間交互，並提供記錄工具追蹤獎勵塑造、收斂率等指標。研究者可以自訂代理架構、調整超參數，並模擬合作導航、資源配置、對抗性遊戲等場景。配合PyTorch、GPU加速與TensorBoard整合，MultiAgentSystems加速合作與競爭多智能體領域的實驗與基準測試。

DeepMind MAS 環境是一個Python函式庫，提供建構和模擬多智能體強化學習任務的標準化介面。用戶可以配置智能體數量、定義觀察與行動空間，並自定義獎勵結構。該框架支援智能體間通信渠道、性能日誌和渲染功能。研究人員可以將DeepMind MAS無縫整合到流行的RL庫（如TensorFlow與PyTorch），用於基準測試新算法、測試通信協議，並分析離散與連續控制領域。

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。

CybMASDE 使研究人員和開發者能建構、配置並執行具有深度強化學習的多智能體模擬。用戶可設計自訂場景、定義智能體角色與獎勵函數，並插入標準或自訂的RL算法。框架包含環境伺服器、網路連接的智能體介面、數據收集器與渲染工具。支援平行訓練、實時監控與模型檢查點。CybMASDE 的模組化架構允許無縫整合新智能體、觀測空間與訓練策略，加速合作控制、群體行為、資源配置及其他多智能體應用研究。