該開源項目提供了建立在PyTorch和Unity ML-Agents之上的完整多智能體強化學習框架。包括去中心化的DDPG演算法、環境包裝器和訓練腳本。用戶可以配置代理策略、評論網絡、重放緩衝區和並行訓練工作者。日誌記錄鉤子支持TensorBoard監控，模組化代碼支持自訂獎勵函數和環境參數。存放庫包含示例Unity場景，演示協作導航任務，非常適合擴展和基準測試多智能體模擬場景。

Acme 是一個基於 Python 的框架，簡化了增強學習代理的開發與評估。它提供預先建立的代理實現（例如 DQN、PPO、SAC）、環境封裝、重播緩衝區以及分散式執行引擎。研究人員可以混合搭配元件，原型設計新算法，通過內建日誌監控訓練指標，並利用擴展式分散式流程進行大規模實驗。Acme 與 TensorFlow 和 JAX 整合，支援透過 OpenAI Gym 接口的自定義環境，並包含快照、評估和超參數配置的工具。