MGym是一個專門用於在Python中構建與管理多智能體強化學習（MARL）環境的框架。用戶可以定義多個智能體的複雜場景，每個智能體都具有可自定義的觀察和行動空間、獎勵函數及互動規則。MGym支援同步與非同步兩種執行模式，提供平行與輪換式的智能體模擬。採用類似Gym的API設計，與Stable Baselines、RLlib和PyTorch等流行RL庫無縫整合。內建工具模組用於環境基準測試、結果視覺化及績效分析，方便系統性評估MARL演算法。其模組化架構允許快速原型設計合作、競爭或混合型智能體任務，幫助研究人員與開發者加速MARL實驗與研究。

DataEnvGym 提供基於Gym API的多個模組化、自訂的環境，促進資料驅動領域中的強化學習研究。研究人員與工程師可以選擇內建的任務，如資料清理、特徵工程、批次排程與串流分析。此架構支持與流行RL庫的無縫整合、標準化的評比指標與追蹤代理表現的記錄工具。用戶可以擴展或結合環境，以模擬複雜的資料流程，並在實際限制下評估演算法。

合作搜尋環境提供一個彈性的、與gym相容的多智能體強化學習環境，適用於離散格子與連續空間中的合作搜尋任務。智能體在部分可觀測的條件下運作，並可根據自訂的通信拓撲分享資訊。框架支持預定義的場景，如搜尋與救援、動態目標追蹤及協作繪圖，並提供API以定義自訂的環境與獎勵結構，與Stabloes Baselines3和Ray RLlib等流行RL庫無縫整合，包含記錄性能的工具及即時可視化功能。研究人員可調整格子大小、智能體數量、感測器範圍及獎勵分享機制，有效評估協作策略與基準新演算法。