NeuralABM是一個開源的Python圖書館，利用PyTorch將神經網絡整合到代理基建模中。用戶可以指定代理架構為神經模塊，定義環境動力學，並使用反向傳播在模擬步驟中訓練代理行為。該框架支持自定義獎勵信號、課程學習和同步或非同步更新，促進新興現象的研究。配備日誌、視覺化和數據集導出的工具，研究人員和開發者可以分析代理性能、除錯模型並優化模擬設計。NeuralABM簡化了將強化學習與ABM結合，應用於社會科學、經濟學、機器人技術及AI驅動的遊戲NPC行為，提供模組化組件以進行環境定制，支持多代理交互，並提供擴展外部資料集或API的接口，用於現實世界模擬。其開放式設計促進可重現性和合作，可通過清楚的實驗配置和版本控制集成達成。

LightJason Benchmark提供一套全面的預定義和可定制的場景，用於測試和評估建立在LightJason框架之上的多智能體應用。用戶可以配置智能體數量、通信模式和環境參數，以模擬現實世界的工作負載，並評估系統行為。基準收集包括訊息吞吐量、智能體反應時間、CPU和記憶體渲染，並匯出為CSV和圖形格式。與JUnit的整合允許在自動化測試流程中無縫加入，支持回歸測試和性能測試。藉由可調整設定與擴展模版，協助識別性能瓶頸、驗證擴展性並引導高性能、彈性多智能體系統的架構優化。