PommerLearn使研究人員和開發者能在Pommerman遊戲環境中訓練多智能體RL機器人。它包含現成的流行演算法（PPO、DQN）實作、彈性的超參數配置文件、自動記錄和訓練指標可視化、模型檢查點和評估腳本。其模組化架構便於擴充新演算法、自訂環境及整合標準ML庫如PyTorch。

RL-Agents是一個基於PyTorch建構的研究級強化學習框架，整合了基於價值、策略及演員-評論員方法的流行RL算法。庫中具有模組化代理API、GPU加速、與OpenAI Gym的無縫整合，以及內建的記錄和視覺化工具。用戶可以調整超參數、客製化訓練流程，並用少量程式碼進行性能測試，適合學術研究、原型開發與工業實驗。

Text-to-Reward 提供一個流程，用於訓練能將文字描述或反饋映射為數值回饋的模型，供 RL 代理使用。它利用基於轉換器的架構並在收集的人類偏好數據上進行微調，自動學習如何將自然語言指令解讀為回饋信號。用戶可以用文字提示定義任意任務，訓練模型，再將學習到的回饋函數整合到任何 RL 演算法中。此方法消除手動設計回饋的需求，提高樣本效率，並讓代理能在模擬或現實環境中執行複雜的多步指令。

CybMASDE 使研究人員和開發者能建構、配置並執行具有深度強化學習的多智能體模擬。用戶可設計自訂場景、定義智能體角色與獎勵函數，並插入標準或自訂的RL算法。框架包含環境伺服器、網路連接的智能體介面、數據收集器與渲染工具。支援平行訓練、實時監控與模型檢查點。CybMASDE 的模組化架構允許無縫整合新智能體、觀測空間與訓練策略，加速合作控制、群體行為、資源配置及其他多智能體應用研究。

MAPF_G2RL 是一個開源研究框架，將圖論與深度強化學習結合起來，以解決多智能體路徑搜尋問題（MAPF）。它將節點和邊編碼為向量表示，定義空間和碰撞感知的獎勵函數，支援 DQN、PPO、A2C 等多種 RL 算法。框架通過生成隨機圖或導入現實世界地圖來自動創建場景，並管理訓練循環以同時優化多個代理的策略。訓練後，代理在模擬環境中進行評估，以測量路徑最優化、完成時間和成功率。其模組化設計使研究人員能擴展核心元件、整合新技術，並與傳統解算器做基準測試。