多機器人檢查模擬提供一個完整框架，用於模擬並訓練多個自主代理，以在Unity 3D環境中協作完成檢查任務。它與Unity ML-Agents工具箱整合，提供可配置的場景、檢查目標、可調整的獎勵函數與代理行為參數。研究人員可以撰寫自定義環境，定義代理數量，並透過Python API設置訓練流程。此套件支援並行訓練、TensorBoard記錄，並支援包括射線投射、攝像頭影像及位置資料的觀察輸入。調整超參數與環境復雜度後，使用者可以在覆蓋範圍、效率及協調性等指標上基準測試強化學習演算法。開源碼促進擴充用於機器人原型、協作AI研究及多機器人系統的教育示範。

具擴展性的MADDPG是一個面向研究的多智能體強化學習框架，提供MADDPG算法的擴展實現。其特點是在訓練期間使用集中式評論家，在運行時使用獨立的行為者，以確保穩定性和效率。該庫包括Python腳本，用於定義自訂環境、配置網絡架構和調整超參數。用戶可以並行訓練多個代理，監控指標，並可視化學習曲線。它與OpenAI Gym類似的環境集成，並支持通過TensorFlow加速GPU運算。通過模組化組件，具擴展性的MADDPG使得在合作、競爭或混合型多智能體任務中進行靈活實驗成為可能，加快原型開發和基準測試。

Xona AI是一個最先進的室內設計平台，利用人工智能提供量身定制的設計解決方案。用戶可以上傳他們空間的照片，並從各種風格和特徵中選擇，以打造他們夢想中的室內。AI分析上傳的圖像並提出符合用戶特定美學和功能需求的建議。這個流暢的流程使得快速可視化和轉換變得容易，讓個人更快、更簡單地實現他們所期待的外觀。

MagicBlocks利用其強大的AI驅動工具改變了用戶創建和體驗虛擬世界的方式。這個AI代理通過自動化複雜的任務，使3D環境的設計變得更加簡單，使初學者和經驗豐富的創作者都能輕鬆使用。用戶可以輕鬆地操作元素，自定義環境，並實時視覺化其想法，確保從概念到執行的無縫創作流程。

GPTRoom 是一款先进的 AI 驱动工具，旨在帮助个人轻松创建令人惊艳的房间设计。只需上传房间照片，用户即可探索各种设计风格，生成逼真的可视化效果，并根据其偏好自定义空间。它是那些希望翻新的房主或寻找新设计灵感而无需专业建筑技能的理想解决方案。

JasonEnvironments提供一套特別為Jason多智能體系統設計的環境模組。每個模組都公開標準化介面，使智能體能在追逐逃脫、資源搜尋與合作任務等多種場景中感知、操作與互動。此庫易於整合到現有的Jason專案：只需加入JAR檔，配置所需環境於智能體架構檔中，並啟動模擬。開發者亦可擴展或客製化參數與規則，以符合其研究或教育需求。