SARL為決策支援提供動態的支援，並配備編輯器支援、程式碼生成、除錯和測試工具。其運行引擎可針對多平台，包括模擬框架（例如MadKit、Janus）和實際應用在機器人與IoT系統中。開發者可透過組合模組化技能與協定，架構複雜的多代理系統應用，簡化自適應且分散的人工智慧系統開發。

RL Collision Avoidance 提供完整的流程，用於開發、訓練和部署多機器人碰撞避免策略。它提供一套與 Gym 相容的模擬情境，在這些情境中代理人透過增強學習算法學習無碰撞的導航。使用者可以自訂環境參數，利用 GPU 加速以加快訓練速度，並導出學習到的策略。該框架還與 ROS 整合，用於實地測試，支援預訓練模型以立即進行評估，以及提供可視化代理人軌跡與性能指標的工具。