Jason-RL在Jason多代理框架中加入一層強化學習，使AgentSpeak BDI代理器可以通過獎勵反饋學習行動選擇策略。它實現了Q-learning和SARSA算法，支援配置學習參數（學習率、折扣因子、探索策略）並記錄訓練指標。通過在代理計劃中定義獎勵函數和運行模擬，開發者可以觀察代理隨時間改善決策，並適應變化的環境，而不需要手動編碼策略。

MAGAIL實現了一個多代理擴展的生成對抗模仿學習，使多組代理能從專家示範中學習協調行為。基於Python並支援PyTorch（或TensorFlow變體），MAGAIL由策略（生成器）和判別器模組組成，透過對抗迴圈聯合訓練。代理在如OpenAI多代理粒子環境或PettingZoo等環境中產生軌跡，判別器用來評估軌跡的真實性與專家數據的對應性。透過反覆更新，政策網路逐步收斂到類似專家的策略，且無需明確的獎勵函數。MAGAIL的模組化設計允許自訂網路架構、專家資料輸入、環境整合與訓練超參數。此外，內建的日誌記錄與TensorBoard可視化便於監控和分析多代理學習的進展與性能基準。