SoccerAgent 是一個專門用於開發和訓練自主足球代理的 AI 框架，採用最先进的多代理增強學習（MARL）技術。它在 2D 或 3D 環境中模擬逼真的足球比賽，提供定義獎勵函數、定制玩家屬性和實施戰術策略的工具。用戶可以通過內建模塊整合流行的 RL 算法（如 PPO、DDPG 和 MADDPG），通過儀表板監控訓練進度，以及實時視覺化代理行為。此框架支持基於場景的訓練，涵蓋進攻、防守與協作協議。具有擴展性強的代碼庫和詳細文檔，SoccerAgent 使研究人員和開發者能夠分析團隊動態，並優化基於 AI 的比賽策略，應用於學術和商業項目。

HFO_DQN結合了Python和TensorFlow，提供用於訓練使用Deep Q-Network足球代理人的完整流程。用戶可以克隆存儲庫、安裝依賴項（包括HFO模擬器和Python庫），並在YAML文件中配置訓練參數。該框架實現了經驗重放、目標網路更新、ε-貪婪探索和針對半場進攻領域的獎勵塑造。它包含訓練代理人、性能記錄、評估比賽和結果繪圖的腳本。模塊化結構允許集成自定義神經網絡架構、替代強化學習算法和多智能體協調策略。輸出包括訓練模型、性能指標和行為視覺化，促進強化學習和多智能體系統研究。