simple_rl是一個簡約的Python庫，旨在簡化增強學習的研究和教育。它提供一致的API用於定義環境和代理，內置支援常見RL範式，包括Q-learning、蒙特卡羅方法和動態規劃算法如價值和策略迭代。該框架包括範例環境，如GridWorld、MountainCar和多臂強盜，方便實操實驗。用戶可以擴展基類實現自定義環境或代理，並利用工具函數進行記錄、性能追蹤和策略評估。simple_rl的輕量架構和清晰代碼使其非常適合快速原型、教授RL基礎，以及在可重現且易於理解的環境中進行新算法的基準測試。

negotiation_agent提供一個模組化的工具包，用於構建由GPT類模型支援的自主談判機器人。開發者可以通過定義項目、偏好與效用函數來描述談判場景，並可使用預定義的代理範本或整合自訂策略，進行報價、評估還價、決策是否接受與達成交易。它使用標準化協議管理對話流程，支援批次模擬實驗，並計算協議率、效用增益與公平性等性能指標。開放式架構便於切換底層LLM後端和拓展代理邏輯。利用negotiation_agent，團隊能快速在電子商務、研究與教育場景中推行並評估自動化談判方案。