RL Shooter 是一個基於 Python 的框架，整合 ViZDoom 與 OpenAI Gym API，以建立一個彈性的 FPS 遊戲強化學習環境。使用者可自訂場景、地圖及獎勵結構，以進行導航、目標偵測和射擊任務的訓練。它支援可配置的觀察幀、行動空間與日誌功能，並支援流行的深度 RL 函式庫，例如 Stable Baselines 和 RLlib，以提供明確的性能追蹤及實驗可重複性。

CommNet是一個面向研究的庫，實現了CommNet架構，允許多個智能體在每個時間步共享隱藏狀態，並學習在合作環境中協調行動。它包括PyTorch模型定義、訓練和評估腳本、OpenAI Gym的環境包裝器，以及用於定制通信通道、智能體數量和網絡深度的工具。研究人員和開發人員可以利用CommNet在導航、追蹤–逃避和資源收集任務中原型設計並基準測試智能體之間的通信策略。

RL-Agents是一個基於PyTorch建構的研究級強化學習框架，整合了基於價值、策略及演員-評論員方法的流行RL算法。庫中具有模組化代理API、GPU加速、與OpenAI Gym的無縫整合，以及內建的記錄和視覺化工具。用戶可以調整超參數、客製化訓練流程，並用少量程式碼進行性能測試，適合學術研究、原型開發與工業實驗。

Text-to-Reward 提供一個流程，用於訓練能將文字描述或反饋映射為數值回饋的模型，供 RL 代理使用。它利用基於轉換器的架構並在收集的人類偏好數據上進行微調，自動學習如何將自然語言指令解讀為回饋信號。用戶可以用文字提示定義任意任務，訓練模型，再將學習到的回饋函數整合到任何 RL 演算法中。此方法消除手動設計回饋的需求，提高樣本效率，並讓代理能在模擬或現實環境中執行複雜的多步指令。