JasonEnvironments提供一套特別為Jason多智能體系統設計的環境模組。每個模組都公開標準化介面，使智能體能在追逐逃脫、資源搜尋與合作任務等多種場景中感知、操作與互動。此庫易於整合到現有的Jason專案：只需加入JAR檔，配置所需環境於智能體架構檔中，並啟動模擬。開發者亦可擴展或客製化參數與規則，以符合其研究或教育需求。

Mean-Field MARL提供一個強大的Python框架，用於實現和評估平均場多智能體增強學習算法。它通過建模鄰近代理的平均效應來近似大規模代理交互，利用平均場Q-learning。該函式庫包括環境包裝器、代理策略模組、訓練迴圈與評估指標，能在數百個代理上進行擴展訓練。基於PyTorch進行GPU加速，支持Particle World與Gridworld等可定制環境。模組化設計方便增添新算法，並配備內建的日誌紀錄及Matplotlib可視化工具，用於追蹤獎勵、損失曲線與平均場分布。範例腳本與文件指引用戶進行設置、實驗配置與結果分析，非常適合用於大型多智能體系統的研究與原型開發。