Multiagent-Prediction-Reward 是一個針對研究的框架，整合預測模型與獎勵分配機制，用於多智能體增強學習。其包含環境包裝器、預測同行動的神經模組，以及可自定義的獎勵路由邏輯，根據智能體的表現進行調整。該專案提供配置文件、範例腳本和評估儀表板，方便進行合作任務的實驗。用戶可以擴展代碼，測試新型獎勵函數、整合新環境及與既有多智能體 RL 演算法進行基準測試。

OpenSpiel 是一個研究框架，提供從簡單矩陣遊戲到複雜棋類遊戲（如國際象棋、圍棋和撲克）的廣泛環境，並實現各種強化學習和搜索算法（如值迭代、策略梯度方法、MCTS）。其模組化的 C++ 核心和 Python 綁定允許用戶插入自定義算法、定義新遊戲，並在標準基準上比較性能。設計具有擴展性，支持單一和多智能體設置，研究合作和競爭場景。研究人員利用 OpenSpiel 快速原型設計算法、大規模實驗和分享可重複的代碼。

Agents-Deep-Research旨在通過提供模組化、可擴展的程式碼庫，簡化自主AI代理的開發與測試。它具有將用戶定義目標分解為子任務的任務規劃引擎、存儲與檢索上下文的長期記憶模組，以及允許代理與外部API和模擬環境互動的工具整合層。框架還提供評估腳本和基準工具，用於衡量代理在各種場景中的性能。基於Python，並可適配多種LLM後端，幫助研究人員和開發者快速原型化新型代理架構，進行可重複的實驗，並比較不同的規劃策略。