MARL-DPP是一個開源框架，使用確定性點過程（DPP）強制多智能體強化學習（MARL）中的多樣性。傳統的MARL方法經常陷入策略收斂到類似行為的問題，MARL-DPP透過引入基於DPP的措施來鼓勵代理保持多元的行動分佈。該工具套件提供模組化的程式碼來將DPP嵌入訓練目標、樣本策略和探索管理中，包括與OpenAI Gym和多智能體粒子環境（MPE）的即插即用整合，以及用於超參數管理、日誌記錄和多樣性指標視覺化的工具。研究人員可以評估多樣性約束在合作任務、資源分配與競爭遊戲中的影響。其擴展性設計支持客製化環境與高階演算法，促進新型MARL-DPP變體的探索。

MultiAgentPacman提供一個基於Python的遊戲環境，使用戶能夠在Pacman領域中實現、可視化和基準多個AI代理。它支持對抗搜索算法，如Minimax、Expectimax、α-β剪枝，以及用於強化學習或啟發式的方法的自定義代理。該框架包含簡潔的GUI、命令行控制和用於記錄比賽統計及比較性能的工具，支持競爭或合作場景。

OpenSpiel 是一個研究框架，提供從簡單矩陣遊戲到複雜棋類遊戲（如國際象棋、圍棋和撲克）的廣泛環境，並實現各種強化學習和搜索算法（如值迭代、策略梯度方法、MCTS）。其模組化的 C++ 核心和 Python 綁定允許用戶插入自定義算法、定義新遊戲，並在標準基準上比較性能。設計具有擴展性，支持單一和多智能體設置，研究合作和競爭場景。研究人員利用 OpenSpiel 快速原型設計算法、大規模實驗和分享可重複的代碼。

PettingZoo 遊戲的強化學習代理人是一個基於 Python 的程式庫，提供現成的 DQN、PPO 和 A2C 演算法，用於 PettingZoo 環境下的多智能體強化學習。具有標準化的訓練與評估腳本、可配置的超參數、整合的 TensorBoard 日誌記錄，以及支持競爭和合作遊戲。研究人員和開發者可以克隆倉庫、調整環境與演算法參數、運行訓練並視覺化指標，以快速進行多智能體 RL 實驗和基準測試。

DuelGenius是一個專門為《英雄聯盟》玩家設計的創新平台。利用先進的AI技術，它提供個性化的教練，幫助玩家細化他們的戰術、提升技能並更快上升排行榜。從賽後即時分析到長期表現跟踪，DuelGenius提供針對每個玩家需求的綜合見解。這確保了持續改進和對遊戲內策略更好的理解，提升整體遊戲體驗。