mario-ai專案提供一個完整的流程，用於利用神經進化開發AI代理，以掌握Super Mario Bros.。通過整合基於Python的NEAT實現與OpenAI Gym的SuperMario環境，讓用戶定義自訂的適應度標準、突變率與網絡結構。在訓練過程中，框架會評估世代的神經網絡，選出高績效基因，並提供遊戲實時視覺化與網絡演變。同時，它支援存儲與載入已訓練模型、導出獲勝基因，並生成詳細績效日誌。研究人員、教育者與愛好者可以擴展程式碼到其他遊戲環境、嘗試進化策略，並比較各階段的AI學習進展。

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。

MultiAgentModel提供統一API，用於定義多智能體場景的自訂環境和智能體類。開發者可以指定觀察與行動空間、獎勵結構和通信通道。內建支持流行的RL算法如PPO、DQN和A2C，讓訓練變得簡單配置。實時可視化工具協助監控智能體互動和績效指標。模塊化架構確保易於整合新算法與自訂模組。此外，還包括用於超參數調優的彈性配置系統、實驗追蹤的日誌工具，以及與OpenAI Gym環境的相容性，實現無縫移植。用戶可以在共享環境合作，並重播記錄的會話進行分析。

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。

YGO-Agent框架允許研究人員與愛好者利用強化學習開發能玩遊戲王卡牌遊戲的AI機器人。它將YGOPRO遊戲模擬器包裝成與OpenAI Gym相容的環境，定義手牌、場地和生命值等狀態表示，並包括召喚、魔法/陷阱啟動和攻擊等行動。獎勵基於勝負結果、造成的傷害和遊戲進展。代理架構使用PyTorch實作DQN，並提供客製化網絡架構、經驗回放及epsilon-greedy探索選擇。記錄模組可以記載訓練曲線、勝率與詳細行動日誌供分析。此框架為模組化設計，允許用戶替換或擴充獎勵函數或行動空間等元件。