RL Collision Avoidance 提供完整的流程，用於開發、訓練和部署多機器人碰撞避免策略。它提供一套與 Gym 相容的模擬情境，在這些情境中代理人透過增強學習算法學習無碰撞的導航。使用者可以自訂環境參數，利用 GPU 加速以加快訓練速度，並導出學習到的策略。該框架還與 ROS 整合，用於實地測試，支援預訓練模型以立即進行評估，以及提供可視化代理人軌跡與性能指標的工具。

Java JADE 環境中的 AI 足球盃是一個開源範例，利用 Java Agent DEvelopment Framework (JADE) 模擬完整的足球錦標賽。它將每個選手建模為具有移動、控球、傳球及射門等行為的自主代理，並通過訊息傳遞協調策略。模擬器包含裁判和教練代理人，執行比賽規則並管理比賽賽程。開發者可以擴充決策規則或整合機器學習模組。此環境展示多代理通訊、團隊合作和動態策略規劃，適用於即時運動情境。

啤酒遊戲環境提供一個四階段啤酒供應鏈——零售商、批發商、經銷商與製造商的離散時間模擬，並曝光OpenAI Gym介面。代理會收到包括現有庫存、管線庫存和進貨訂單的觀察資訊，然後輸出訂貨量。該環境計算每步的庫存持有和缺貨成本，並支持可定制的需求分布和領先時間。它可與熱門RL庫如Stable Baselines3無縫集成，方便研究人員和教育者在供應鏈優化任務中進行基準測試和訓練。