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。

NKC多智能體模型為研究者與開發者提供完整的工具包，用於設計、訓練與評估多智能體強化學習系統。其模組化架構允許用戶定義自訂代理策略、環境動態與獎勵結構。與OpenAI Gym的無縫整合，支持快速原型開發；支援TensorFlow與PyTorch，提供靈活的學習後端選擇。內建資料回放、中心化訓練與分散式訓練工具，並能在多GPU下擴展。豐富的記錄與視覺化模塊捕捉性能指標，助於基準測試與超參數調整。透過簡化合作、競爭及混合動機場景的設置，快速推進自主車輛、機器人群聚與遊戲AI等領域的研究。

Team Coordination是一個輕量級Python庫，旨在簡化多個AI代理共同完成複雜任務的協調工作。通過定義專門的代理角色—如規劃者、執行者、評估者或通信者—用戶可以將高層目標分解為可管理的子任務，委派給各個代理，並促進它們之間的有序通信。該框架處理異步執行、協議路由以及結果聚合，使得AI代理團隊能有效協作。其插件系統支持與熱門的大型語言模型（LLMs）、API和自定義邏輯整合，非常適用於自動客戶服務、研究、遊戲AI和資料處理流程等應用。透過清晰的抽象與擴展組件，Team Coordination加快了可擴展多代理工作流程的開發速度。

HFO_DQN結合了Python和TensorFlow，提供用於訓練使用Deep Q-Network足球代理人的完整流程。用戶可以克隆存儲庫、安裝依賴項（包括HFO模擬器和Python庫），並在YAML文件中配置訓練參數。該框架實現了經驗重放、目標網路更新、ε-貪婪探索和針對半場進攻領域的獎勵塑造。它包含訓練代理人、性能記錄、評估比賽和結果繪圖的腳本。模塊化結構允許集成自定義神經網絡架構、替代強化學習算法和多智能體協調策略。輸出包括訓練模型、性能指標和行為視覺化，促進強化學習和多智能體系統研究。