AutoDRIVE Cooperative MARL是一個用於訓練和部署合作多代理人強化學習（MARL）策略於自動駕駛任務的開源框架。它與逼真的模擬器整合，用於建模如路口、高速公路車隊行駛和匯入場景的交通情況。該框架實現了中央訓練配合去中心化執行，使車輛學習共享策略以最大化整體交通效率與安全。用戶可以配置環境參數，選擇基線MARL算法，視覺化訓練進展並進行代理人協調性能的基準測試。

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。

NavGround Learning提供一套完整工具，用於開發與測試導航任務中的增強學習代理。支援多代理模擬、碰撞建模，以及可定制的感測器與執行器。使用者可選擇預設策略模板或實現自訂架構，並使用最先進的RL演算法進行訓練，還能視覺化性能指標。與OpenAI Gym和Stable Baselines3的整合，讓實驗管理更為便利，內建記錄與視覺化工具則助於深入分析代理行為與訓練動態。