MAGAIL實現了一個多代理擴展的生成對抗模仿學習，使多組代理能從專家示範中學習協調行為。基於Python並支援PyTorch（或TensorFlow變體），MAGAIL由策略（生成器）和判別器模組組成，透過對抗迴圈聯合訓練。代理在如OpenAI多代理粒子環境或PettingZoo等環境中產生軌跡，判別器用來評估軌跡的真實性與專家數據的對應性。透過反覆更新，政策網路逐步收斂到類似專家的策略，且無需明確的獎勵函數。MAGAIL的模組化設計允許自訂網路架構、專家資料輸入、環境整合與訓練超參數。此外，內建的日誌記錄與TensorBoard可視化便於監控和分析多代理學習的進展與性能基準。

GAMA Genstar Plugin通過連接OpenAI、本地LLM及自訂模型端點，為GAMA平台增添生成式AI能力。用戶在GAML中定義提示和流程，以即時產生代理決策、環境描述或場景參數。此插件支持同步與非同步API調用、響應快取與參數調整，簡化自然語言模型在大規模模擬中的整合，降低手動腳本工作，促進更豐富、適應性的代理行為。

Poke-Env旨在透過提供完整的Python介面來簡化寶可夢Showdown對戰的AI代理建立與評估工作。它處理與Pokémon Showdown伺服器的通訊、解析遊戲狀態資料，並利用事件驅動架構管理每回合的行動。用戶可以擴展基本玩家類別以實作使用強化學習或啟發式演算法的自訂策略。此框架支援內建的對戰模擬、平行對戰以及詳細記錄行動、獎勵與結果，便於複現研究。藉由抽象底層網路與解析任務，Poke-Env讓AI研究人員與開發者專注於演算法設計、性能優化與策略比較。