智能體中的新興通訊是一個開源的PyTorch框架，專為探索多智能體系統如何發展自己的通訊協議的研究人員設計。該資料庫提供靈活的合作強化學習任務實現，包括參照游戲、組合彩游戲和對象識別挑戰。用戶定義說話者和聽者的架構，指定訊息通道的屬性（如詞匯大小和序列長度），並選擇訓練策略（如策略梯度或監督學習）。框架包括端到端的腳本用於執行實驗、分析通訊效率和可視化新興語言。其模組化設計允許輕鬆擴展新的游戲環境或自定義損失函數。研究人員可以復現已發表的研究、基準測試新算法，並探究新興智能體語言的組合性和語意。

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。