多智能體無人機環境是基於OpenAI Gym與PyBullet建立的Python套件，提供可自訂的多智能體模擬。用戶可以定義多個具有運動與動力模型的無人機代理，探索隊形飛行、目標追蹤與障礙避讓等合作任務。此環境支持模組化任務配置、逼真碰撞偵測與感測器模擬，同時允許自定義獎勵與去中心化策略。開發者可整合自家強化學習演算法，評估在不同場景下的效能，並即時視覺化代理軌跡與度量。其開源設計鼓勵社群貢獻，適合用於研究、教學及高階多智能體控制原型開發。

AgentSimulation 是一個建立在 Pygame 之上的開源 Python 函式庫，用於在 2D 環境中模擬多個自主代理。它允許用戶配置代理屬性、操控行為（如搜尋、逃跑、漫遊）、碰撞檢測、路徑尋找及互動規則。藉由實時渲染和模組化設計，支援快速原型設計、教學模擬及群體智慧或多代理互動的小規模研究。

OpenMAS旨在促進去中心化AI代理和多智能體協調策略的開發與評估。其具有模組化架構，允許用戶定義自訂的代理行為、動態環境模型和代理間訊息傳遞協議。框架支援基於物理的模擬、事件驅動的執行，以及AI演算法的插件整合。用戶可通過YAML或Python配置場景、視覺化代理互動，並利用內建分析工具收集性能指標。OpenMAS簡化了在群智能、合作機器人和分散式決策等研究領域的原型設計。

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。

Flocking Multi-Agent提供模組化的庫，用於模擬展示群體智慧的自主智能體。它編碼核心操控行為——凝聚、分離與對齊——以及避障和動態目標追蹤。利用Python和Pygame進行視覺化，該框架允許調整如鄰居半徑、最大速度和轉向力等參數。它支持通過自定義行為函數和機器人或遊戲引擎的集成掛鉤來擴展。適用於AI、機器人學、遊戲開發和學術研究的實驗，展示簡單的本地規則如何產生複雜的全局行為。