Gym-Recsys 是一個工具箱，將推薦任務封裝成 OpenAI Gym 環境，使強化學習演算法能逐步與模擬的用戶-項目矩陣互動。它提供合成用戶行為產生器、支援載入流行資料集，並提供如 Precision@K 和 NDCG 等標準推薦評測指標。用戶可以自訂獎勵函數、用戶模型和項目池，用以實驗不同的 RL 基礎推薦策略，並具有可重現性。

PettingZoo 遊戲的強化學習代理人是一個基於 Python 的程式庫，提供現成的 DQN、PPO 和 A2C 演算法，用於 PettingZoo 環境下的多智能體強化學習。具有標準化的訓練與評估腳本、可配置的超參數、整合的 TensorBoard 日誌記錄，以及支持競爭和合作遊戲。研究人員和開發者可以克隆倉庫、調整環境與演算法參數、運行訓練並視覺化指標，以快速進行多智能體 RL 實驗和基準測試。