Multi-Agent-LLM的設計旨在簡化由大型語言模型驅動的多個人工智能代理的協調。用戶可以定義具有獨特個人角色、記憶存儲和整合外部工具或API的獨立代理。一個中心的AgentManager管理通信循環，允許代理在共享環境中交換訊息並共同推進複雜目標。該框架支援切換LLM提供商（如OpenAI、Hugging Face）、靈活的提示範本、對話歷史和逐步工具上下文。開發者可利用內建的日誌、錯誤處理及動態代理生成工具，實現多步驟工作流程、研究任務和決策管道的可擴展自動化。

RL Shooter 是一個基於 Python 的框架，整合 ViZDoom 與 OpenAI Gym API，以建立一個彈性的 FPS 遊戲強化學習環境。使用者可自訂場景、地圖及獎勵結構，以進行導航、目標偵測和射擊任務的訓練。它支援可配置的觀察幀、行動空間與日誌功能，並支援流行的深度 RL 函式庫，例如 Stable Baselines 和 RLlib，以提供明確的性能追蹤及實驗可重複性。

Agent-Oriented Architecture（AOA）是一個強大框架，為開發者提供建構和維護智慧多智能體系統的工具。代理封裝狀態、行為和互動模式，並通過非同步訊息匯流排通信。AOA包含代理註冊、發現和配對模組，支持動態服務組合。行為建模支持有限狀態機、目標驅動規劃和事件觸發器。此框架管理創建、暫停、遷移與終止等代理的生命周期。內建的監控與日誌記錄方便性能調優與除錯。支持TCP、HTTP及自定義協議的可插拔傳輸層，使部署於本地、雲端或邊緣環境皆適用。與熱門函式庫整合，確保資料處理與AI模型的無縫整合。