MagicBlocks利用其強大的AI驅動工具改變了用戶創建和體驗虛擬世界的方式。這個AI代理通過自動化複雜的任務，使3D環境的設計變得更加簡單，使初學者和經驗豐富的創作者都能輕鬆使用。用戶可以輕鬆地操作元素，自定義環境，並實時視覺化其想法，確保從概念到執行的無縫創作流程。

AI Agent Terraform模組提供可重用的Terraform配置，能自動化端到端建立AI代理後端。它創建AWS VPC、具有最少特權政策的IAM角色、連接到OpenAI或自定義模型API的Lambda函數、REST API Gateway界面，以及選擇性Step Functions用於流程編排。用戶可以自定義環境變數、擴展設置、日誌記錄與監控。此模組將複雜的雲端設定抽象成簡單輸入，使快速、一致且安全地部署對話式AI代理、任務自動化或資料處理機器人在數分鐘內完成。

JasonEnvironments提供一套特別為Jason多智能體系統設計的環境模組。每個模組都公開標準化介面，使智能體能在追逐逃脫、資源搜尋與合作任務等多種場景中感知、操作與互動。此庫易於整合到現有的Jason專案：只需加入JAR檔，配置所需環境於智能體架構檔中，並啟動模擬。開發者亦可擴展或客製化參數與規則，以符合其研究或教育需求。

SeeAct 設計目的是為視覺語言代理提供雙階段管線：由大型語言模型驅動的規劃模塊生成基於觀察場景的子目標，執行模塊將子目標轉化為環境特定的行動。感知骨幹從圖像或模擬中提取物件與場景特徵。模塊化架構允許輕鬆替換規劃器或感知網絡，並支持在 AI2-THOR、Habitat 及自訂環境中的評估。SeeAct 促進互動式 embodied AI 研究，提供端到端的任務分解、歸屬與執行。

具擴展性的MADDPG是一個面向研究的多智能體強化學習框架，提供MADDPG算法的擴展實現。其特點是在訓練期間使用集中式評論家，在運行時使用獨立的行為者，以確保穩定性和效率。該庫包括Python腳本，用於定義自訂環境、配置網絡架構和調整超參數。用戶可以並行訓練多個代理，監控指標，並可視化學習曲線。它與OpenAI Gym類似的環境集成，並支持通過TensorFlow加速GPU運算。通過模組化組件，具擴展性的MADDPG使得在合作、競爭或混合型多智能體任務中進行靈活實驗成為可能，加快原型開發和基準測試。