合約網協議庫提供了FIPA合約網互動協議的完整Java實作。開發者可以創建管理者和承包者代理，透過代理通信渠道交換CFP（呼叫提案）、提案、接受與拒絕。程式碼包含用于廣播任務、收集投標、根據可自訂標準評估提案、授予合約以及監控執行狀態的核心模組。可整合入較大的多代理框架，或作為獨立的庫用於研究模擬、工業排程或機器人協調。

從零開始的多代理系統提供一套完整的Python模組，用於從頭建立、定制和評估多代理環境。用戶可以定義世界模型，建立具有獨特感官輸入和行動能力的代理類，以及建立靈活的通訊協議以促進合作或競爭。該框架支援動態任務分配、戰略規劃模組與即時性能追蹤。其模組化架構方便整合自訂算法、獎勵函數和學習機制。配備內建的視覺化工具與日誌記錄工具，開發者可以監控代理互動與行為模式診斷。設計強調擴展性與清晰性，適合探索分散式AI的研究者和教授代理模型的教學者。

Multi-Agent System 提供一個輕量且功能強大的工具包，用於設計和執行多代理模擬。用戶可以創建自定義的代理類來封裝決策邏輯，定義表示世界狀態和規則的環境物件，並配置模擬引擎來協調交互。該框架支持模組化的日誌記錄、指標收集和基本的可視化，以分析合作或對抗設置中的代理行為。適用於群體機器人、資源分配和去中心化控制實驗的快速原型設計。

Multiagent_system提供了一套完整的工具包，用於構建和管理多智能體環境。用戶可以定義自訂模擬場景、指定智能體行為，並利用預先實現的算法如DQN、PPO和MADDPG。該框架支持同步和異步訓練，使智能體能同時或輪流互動。內建的通信模組促進智能體間的訊息傳遞，用於合作策略。通過YAML文件簡化實驗配置，結果自動記錄為CSV或TensorBoard格式。視覺化脚本幫助解釋智能體軌跡、獎勵演變和通信模式。Designed for research and production workflows, Multiagent_system seamlessly scales from single-machine prototypes to distributed training on GPU clusters.