ePH-MAPF提供一個高效的流程，用於計算數十到數百代理人在格子地圖上的無碰撞路徑。它採用優先啟發式、增量搜尋技術與可自訂的成本度量（曼哈頓距離、歐幾里得距離），在速度與解決方案品質之間取得平衡。使用者可以選擇不同的啟發式函數，將函數整合到Python機器人系統中，並在標準MAPF場景中進行效能基準測試。程式碼模組化且有良好文件，方便研究人員和開發者擴展適用於動態障礙或特殊環境。

Java Action Linearprogram 模組提供了一個專門的動作，使LightJason框架中的代理可以對線性優化任務建模並求解。用戶可以配置目標係數、添加等式與不等式約束、選擇解算方法，並在代理的推理週期中運行解算器。執行後，此動作將返回最佳化的變數值和目標分數，代理可用於後續的規劃或執行。這個即插即用的元件抽象化了解算器的複雜性，同時通過Java接口保持對問題定義的完全控制。

Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning提供一個完整工具包，用於開發與測試結合古典與現代路徑規劃方法的多代理系統。涵蓋A*、Dijkstra、RRT和電勢場等算法的實作，並配有可客製化的代理行為模型。框架包含模擬和視覺化模組，方便建立場景、即時監控與性能分析。設計為擴充性強，用戶可加入新的規劃算法或代理決策模型，以評估在複雜環境中的合作導航與任務分配。