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。

MAPF_G2RL 是一個開源研究框架，將圖論與深度強化學習結合起來，以解決多智能體路徑搜尋問題（MAPF）。它將節點和邊編碼為向量表示，定義空間和碰撞感知的獎勵函數，支援 DQN、PPO、A2C 等多種 RL 算法。框架通過生成隨機圖或導入現實世界地圖來自動創建場景，並管理訓練循環以同時優化多個代理的策略。訓練後，代理在模擬環境中進行評估，以測量路徑最優化、完成時間和成功率。其模組化設計使研究人員能擴展核心元件、整合新技術，並與傳統解算器做基準測試。

Mava是一個基於JAX的開源函式庫，用於開發、訓練和評估多智能體增強學習系統。它提供協作型和競爭型算法如MAPPO和MADDPG的預建實作，以及支持單節點和分散式工作流程的可配置訓練循環。研究人員可以從PettingZoo導入環境或自定義環境，並利用Mava的模組化元件進行策略優化、重播緩衝管理與指標日誌。其靈活架構支持新算法、客製化觀察空間和獎勵結構的無縫整合。利用JAX的自動向量化和硬體加速能力，Mava確保高效的大規模實驗及各種多智能體場景下的可重複基準測試。