OpenMAS旨在促進去中心化AI代理和多智能體協調策略的開發與評估。其具有模組化架構，允許用戶定義自訂的代理行為、動態環境模型和代理間訊息傳遞協議。框架支援基於物理的模擬、事件驅動的執行，以及AI演算法的插件整合。用戶可通過YAML或Python配置場景、視覺化代理互動，並利用內建分析工具收集性能指標。OpenMAS簡化了在群智能、合作機器人和分散式決策等研究領域的原型設計。

Simple Playgrounds提供一個模塊化的平台，用於建立交互式的2D網格環境，代理人在其中可以導航迷宮、與物件互動並完成任務。用戶可以通過簡單的YAML或Python腳本來定義環境佈局、物體行為和獎勵函數。內建的Pygame渲染器提供實時可視化，且基於步驟的API確保與Stable Baselines3等RL庫的無縫集成。支援多代理、多碰撞偵測及可自訂的物理參數，Simple Playgrounds讓原型設計、基準測試與教育演示算法變得更便利。

Koxy是一個尖端的AI驅動無伺服器低代碼平台，使用戶可以在幾分鐘內構建、部署和擴展後端任務，而無需任何編碼專業知識。該平台具有預建節點、在TypeScript和Python中自定義腳本的能力，以及通過AI生成獨特節點的能力，這些都是基於語音或文本指令的。通過Koxy，用戶可以配置項目以在具有專用資源的自定義容器上運行，以確保最佳性能和可擴展性。其他功能包括實時數據庫更新、內建數據庫、無限雲存儲，以及自動生成的API、節點和工作流程文檔。

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction提供一個靈活的環境，用於設計、配置和運行由多個自主AI代理組成的系統。每個代理可以被賦予特定的角色、目標和通訊協議。該框架管理訊息傳遞、會話上下文及序列或並行的交互。它支持與OpenAI GPT、其他大型語言模型API以及自定義模組的整合。用戶通過YAML或Python腳本定義場景，指定代理細節、工作流程步驟和停止條件。系統記錄所有交互，用於調試和分析，並允許對代理行為進行細粒度控制，以進行協作、談判、決策和解決複雜問題的實驗。

DND LLM Game 利用大型語言模型來擔任人工智慧地下城主，根據玩家提示動態構建故事描述、任務和遭遇。它集成於 OpenAI 的 GPT API，並支持自訂冒險設置、難度等級和NPC個性。當玩家在聊天界面描述動作或提問時，AI 會即時產生生動的場景細節、對話和分支故事路徑。開發者與遊戲主持人可以透過 Python 腳本配置引擎，調整模型參數，並擴充框架以加入自訂模組，使其成為適用於單人RPG或AI輔助桌上遊戲的彈性工具。