NKC多智能體模型為研究者與開發者提供完整的工具包，用於設計、訓練與評估多智能體強化學習系統。其模組化架構允許用戶定義自訂代理策略、環境動態與獎勵結構。與OpenAI Gym的無縫整合，支持快速原型開發；支援TensorFlow與PyTorch，提供靈活的學習後端選擇。內建資料回放、中心化訓練與分散式訓練工具，並能在多GPU下擴展。豐富的記錄與視覺化模塊捕捉性能指標，助於基準測試與超參數調整。透過簡化合作、競爭及混合動機場景的設置，快速推進自主車輛、機器人群聚與遊戲AI等領域的研究。

Selective Reincarnation引入一個針對MARL的動態群體型訓練機制。每個代理的表現會定期根據預設閾值評估。當某代理的表現低於同儕時，其權重會被重置為當前表現最佳代理的權重，有效地使其再生，展現驗證過的行為。此策略僅重置表現不佳的代理，維持多樣性，最小化破壞性重置，同時引導探索高回報策略。透過有針對性的神經網路參數遺傳，能降低變異並加速在合作或競爭環境的收斂。兼容任何基於策略梯度的MARL算法，且可無縫整合至PyTorch流程中，並包含可調的超參數設定，如評估頻率、篩選標準與重置策略調整。

簡易自學為開發者提供一個非常簡單的方法來用Python建立和訓練強化學習代理。該框架將核心RL組件（如環境封裝、策略模組和經驗緩衝）封裝為簡潔接口。用戶能快速初始化環境，使用熟悉的PyTorch或TensorFlow後端定義自訂策略，並執行內建有日誌記錄和檢查點的訓練循環。該庫支持on-policy和off-policy演算法，可靈活進行Q學習、策略梯度和演員-評論家方法的試驗。降低樣板碼重複度，使實務者、教師和研究人員能以最少配置快速原型化演算法、測試假設並視覺化代理性能。其模組化設計也便於與現有ML堆疊和自訂環境整合。