DEf-MARL（多智能體強化學習去中心化執行框架）提供一個穩健的基礎設施，用於執行與訓練合作智能體，無需中央控制。它利用點對點通訊協議，分享政策與觀測數據，實現局部互動協調。該框架能無縫整合PyTorch及TensorFlow等常用RL工具包，提供可自訂的環境包裝器、分散式Rollout收集與梯度同步模組。用戶可定義特定智能體的觀測空間、獎勵函數與通訊拓撲。DEf-MARL支持運行時動態添加與移除智能體，通過複製關鍵狀態提升錯誤容忍，並採用自適應通訊調度平衡探索與利用。它透過平行模擬環境並減少中心瓶頸，加速訓練，適用於大規模MARL研究及工業模擬。

Mean-Field MARL提供一個強大的Python框架，用於實現和評估平均場多智能體增強學習算法。它通過建模鄰近代理的平均效應來近似大規模代理交互，利用平均場Q-learning。該函式庫包括環境包裝器、代理策略模組、訓練迴圈與評估指標，能在數百個代理上進行擴展訓練。基於PyTorch進行GPU加速，支持Particle World與Gridworld等可定制環境。模組化設計方便增添新算法，並配備內建的日誌紀錄及Matplotlib可視化工具，用於追蹤獎勵、損失曲線與平均場分布。範例腳本與文件指引用戶進行設置、實驗配置與結果分析，非常適合用於大型多智能體系統的研究與原型開發。

MARL模擬器旨在促進多智能體增強學習（MARL）算法的高效和可擴展開發。利用PyTorch的分佈式後端，它允許用戶在多個GPU或節點上運行並行訓練，顯著縮短實驗時間。模擬器提供模組化的環境界面，支持標準的基準場景——如協作導航、掠食者-獵物和網格世界——以及用戶定義的自定義環境。智能體可以使用各種通訊協議來協調行動、共享觀察和同步獎勵。可配置的獎勵和觀察空間使得訓練動態可以精細調控，內建的日誌記錄和視覺化工具提供實時性能指標的洞察。

alaamoheb的多智能體強化學習是一個全面的開源庫，旨在促進多個智能體在共享環境中的開發、訓練與評估。它包括價值基和策略基算法如DQN、PPO、MADDPG等的模組化實現。此存儲庫支持與OpenAI Gym、Unity ML-Agents和星際爭霸多智能體挑戰的整合，允許用戶在研究和實際應用中實驗。通過可配置的YAML格式實驗設置、日誌工具與可視化工具，實踐者可以監控學習曲線、調整超參數、比較不同算法。這個框架加快了合作、競爭與混合多智能體任務的實驗速度，促進可重複性研究與基準測試。

multiagent-env是一個開源的Python函式庫，旨在簡化多智能體強化學習環境的創建和評估。用戶可以通過指定智能體數量、行動和觀察空間、獎勵函數及環境動態來定義合作與對抗情境。它支持實時可視化、可配置渲染，並能輕鬆集成Stable Baselines和RLlib等Python基礎的RL框架。模組化設計允許快速原型制作新情境與便捷的多智能體算法基準測試。

multiagent_envs 提供一套模組化的Python環境，專為多智能體強化學習的研究與開發而設。包括合作導航、捕食者-獵物、社會困境和競爭性場景。每個環境允許定義智能體數量、觀察特徵、獎勵函數和碰撞動態。該框架與Stable Baselines和RLlib等常用RL庫無縫整合，支持向量化訓練、平行執行和方便記錄。用戶可以拓展現有場景或遵照API创建新环境，加速算法（如MADDPG、QMIX、PPO）的實驗和重現。

AutoDRIVE Cooperative MARL是一個用於訓練和部署合作多代理人強化學習（MARL）策略於自動駕駛任務的開源框架。它與逼真的模擬器整合，用於建模如路口、高速公路車隊行駛和匯入場景的交通情況。該框架實現了中央訓練配合去中心化執行，使車輛學習共享策略以最大化整體交通效率與安全。用戶可以配置環境參數，選擇基線MARL算法，視覺化訓練進展並進行代理人協調性能的基準測試。