LlamaIndex Supervisor是一個以開發者為導向的Python框架，旨在創建、運行與監控基於LlamaIndex的AI代理。它提供工具來定義作為節點的工作流程—如搜尋、摘要和自定義處理—並將它們連接成有向圖。Supervisor監控每個步驟，驗證輸出是否符合架構，遇錯重試並記錄指標。這確保了有效率、多次可重複的流程，用於資訊擴充生成、自文件問答與跨資料集的數據抽取等任務。

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。

CrewAI-Learning是一個開源庫，旨在簡化多智能體強化學習的項目。它提供環境結構、模組化智能體定義、可定制的回饋函數，以及適用於協作任務的內建算法如DQN、PPO和A3C。用戶可以定義場景、管理訓練迴圈、記錄度量並視覺化結果。框架支持動態配置智能體團隊和回饋共享策略，使其在多領域中便於原型設計、評估和優化合作AI解決方案。