Super-Agent-Party允許開發者定義一個Party物件，使各AI代理扮演不同角色，例如規劃、研究、草擬和審核。各代理可配置自訂提示、工具和模型參數。框架管理訊息傳遞與共享上下文，使代理能在子任務上實時協作。支援插件整合第三方服務、彈性代理協作策略與錯誤處理例程。透過直觀API，用戶能動態新增或移除代理、串接工作流程，並視覺化代理互動。基於Node.js且相容主要雲端服務提供商，Super-Agent-Party簡化可擴展且易於維護的多代理系統開發，適用於自動化、內容生成、資料分析等應用。

OpenAI Swarm 是一個多功能的協調庫，可在多個 AI 代理間實現平行執行與共識驅動的決策。它將任務廣播給獨立模型實例，匯總輸出，並應用可配置的投票或排名方案選擇最高分的結果。開發者可以調整代理數量、投票閾值和模型組合，以提升可靠性、減少偏見並改善解決方案品質。Swarm 支援串接回應、迭代反饋循環及詳細推理日誌，以提升摘要、分類、程式碼產生及複雜推理等任務的性能，藉由集體智慧來增強表現。

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。