此倉庫提供完整的多智能體強化學習算法套件，包括MADDPG、DDPG、PPO等，並整合標準基準如Multi-Agent Particle Environment與OpenAI Gym。具有可自訂的環境包裝器、可設定的訓練腳本、實時日誌記錄與性能評估指標。用戶可以輕鬆擴展算法、適應自訂任務，並在合作與對抗設定中比較策略，只需最少的設置。

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。

AutoDRIVE Cooperative MARL 是一個托管在 GitHub 上的框架，結合了 AutoDRIVE 城市駕駛模擬器與可調整的多智能體強化學習算法。它包括訓練腳本、環境包裝器、評估指標和可視化工具，用於開發和基準測試合作駕駛策略。用戶可以配置智能體的觀察空間、獎勵函數和訓練超參數。此存儲庫支持模組化擴展，實現自定義任務定義、課程學習及性能追蹤，促進自動駕駛車輛協調研究。