Vanilla Agents 是一個輕量級的 PyTorch 為基礎的框架，提供模組化且可擴展的核心強化學習代理實作。它支援 DQN、Double DQN、PPO 和 A2C 等演算法，並配備與 OpenAI Gym 兼容的可插拔環境封裝。用戶可以配置超參數、記錄訓練指標、保存檢查點並制圖學習曲線。程式碼架構清晰，非常適合研究原型設計、教育用途及新想法的基準測試。

MADDPG-Keras 通過在 Keras 中實現 MADDPG 算法，為多智能體強化學習研究提供完整框架。它支持連續動作空間、多個智能體和標準的 OpenAI Gym 環境。研究人員和開發者可以配置神經網絡結構、訓練超參數和獎勵函數，並通過內建的日誌和模型檢查點加速策略學習與基準測試。