Acme 是一個基於 Python 的框架，簡化了增強學習代理的開發與評估。它提供預先建立的代理實現（例如 DQN、PPO、SAC）、環境封裝、重播緩衝區以及分散式執行引擎。研究人員可以混合搭配元件，原型設計新算法，通過內建日誌監控訓練指標，並利用擴展式分散式流程進行大規模實驗。Acme 與 TensorFlow 和 JAX 整合，支援透過 OpenAI Gym 接口的自定義環境，並包含快照、評估和超參數配置的工具。

Autonomais是一個模塊化的AI代理框架，設計實現任務規劃和執行的完全自主。它整合大型語言模型來生成計劃，通過可定制的管道協調操作，並將上下文存儲在記憶模塊中，以實現連貫的多步推理。開發者可以插入額外的工具，如網頁爬蟲、數據庫和API，定義自定義動作處理器，並通過可配置的技能微調代理行為。該框架支持日誌記錄、錯誤處理和逐步調試，確保研究任務、數據分析和網頁交互的可靠自動化。其擴展性插件架構使Autonomais能快速開發具有複雜決策和動態工具使用能力的專用代理。

牧羊是一個開源的模擬框架，設計用於強化學習研究人員與開發者來研究和實現多代理牧羊任務。它提供一個兼容Gym的環境，代理可以在連續或離散空間中執行側翼、收集與分散目標群的行為。該框架包括模組化的獎勵塑造函數、環境參數設定與訓練性能監控工具。用戶可定義障礙物、動態代理族群和自訂策略，利用TensorFlow或PyTorch。視覺化腳本生成軌跡圖與影片紀錄。牧羊的模組設計允許與現有RL庫完美整合，實現可重現的實驗、創新協作策略的基準測試，以及快速原型設計AI驅動的牧羊解決方案。