GridWorldEnvs提供一個完整的格子世界環境套件，支援設計、測試與Benchmark多智能體系統。用戶可輕鬆配置格子尺寸、代理起始位置、目標位置、障礙物、獎勵結構與動作空間。內建範例模版包括經典格子導航、避障與合作任務，也允許用JSON或Python類別定義自訂場景。與OpenAI Gym API無縫整合，支援直接應用標準RL演算法。同時支援單一與多智能體實驗、記錄與視覺化工具，用於跟蹤代理績效。

MARL模擬器旨在促進多智能體增強學習（MARL）算法的高效和可擴展開發。利用PyTorch的分佈式後端，它允許用戶在多個GPU或節點上運行並行訓練，顯著縮短實驗時間。模擬器提供模組化的環境界面，支持標準的基準場景——如協作導航、掠食者-獵物和網格世界——以及用戶定義的自定義環境。智能體可以使用各種通訊協議來協調行動、共享觀察和同步獎勵。可配置的獎勵和觀察空間使得訓練動態可以精細調控，內建的日誌記錄和視覺化工具提供實時性能指標的洞察。