MAPF_G2RL 是一個開源研究框架，將圖論與深度強化學習結合起來，以解決多智能體路徑搜尋問題（MAPF）。它將節點和邊編碼為向量表示，定義空間和碰撞感知的獎勵函數，支援 DQN、PPO、A2C 等多種 RL 算法。框架通過生成隨機圖或導入現實世界地圖來自動創建場景，並管理訓練循環以同時優化多個代理的策略。訓練後，代理在模擬環境中進行評估，以測量路徑最優化、完成時間和成功率。其模組化設計使研究人員能擴展核心元件、整合新技術，並與傳統解算器做基準測試。

DeepMind MAS 環境是一個Python函式庫，提供建構和模擬多智能體強化學習任務的標準化介面。用戶可以配置智能體數量、定義觀察與行動空間，並自定義獎勵結構。該框架支援智能體間通信渠道、性能日誌和渲染功能。研究人員可以將DeepMind MAS無縫整合到流行的RL庫（如TensorFlow與PyTorch），用於基準測試新算法、測試通信協議，並分析離散與連續控制領域。