Esquilax是一個輕量級的TypeScript框架，用於建構和協調複雜的AI代理人工作流程。它提供開發者一個清晰的API，用來宣告式定義代理人、分配記憶模組，以及整合自定義的API呼叫或資料庫查詢等插件行為。內建的上下文處理與多代理人協調支援，讓建立聊天機器人、數位助理與自動化流程更加便利。事件驅動架構允許動態串接任務與觸發，還有完整的日誌記錄與除錯工具，確保代理人互動的全盤可見。抽象繁瑣程式碼，協助團隊快速原型開發可擴展的AI應用。

RL Shooter 是一個基於 Python 的框架，整合 ViZDoom 與 OpenAI Gym API，以建立一個彈性的 FPS 遊戲強化學習環境。使用者可自訂場景、地圖及獎勵結構，以進行導航、目標偵測和射擊任務的訓練。它支援可配置的觀察幀、行動空間與日誌功能，並支援流行的深度 RL 函式庫，例如 Stable Baselines 和 RLlib，以提供明確的性能追蹤及實驗可重複性。

LiteMultiAgent提供模組化的SDK，用於構建和運行多個AI代理，可以並行或順序運行，每個代理具有唯一的角色和責任。它包含現成的記憶體存儲、訊息管道、插件適配器和執行循環，以管理複雜的代理間通訊。用戶可以自訂代理行為、加入外部工具或API，並透過日誌監控對話。其輕量設計和依賴管理，使其非常適合快速原型製作和協作AI工作流程的正式部署。

RL-Agents是一個基於PyTorch建構的研究級強化學習框架，整合了基於價值、策略及演員-評論員方法的流行RL算法。庫中具有模組化代理API、GPU加速、與OpenAI Gym的無縫整合，以及內建的記錄和視覺化工具。用戶可以調整超參數、客製化訓練流程，並用少量程式碼進行性能測試，適合學術研究、原型開發與工業實驗。