VMAS是一個構建與訓練多智能體系統的綜合工具包，利用深度強化學習。它支持GPU並行模擬上百個環境實例，實現高通量數據收集與可擴展訓練。VMAS包含流行的MARL算法實現，例如PPO、MADDPG、QMIX和COMA，並具有模塊化的策略和環境接口，便於快速原型設計。該框架促進集中訓練與去中心化執行(CDTE)，提供可自定義的獎勵塑造、觀測空間和回調鉤子，用於記錄和可視化。其模塊化設計使VMAS能與PyTorch模型及外部環境無縫整合，非常適合在機器人、交通控制、資源分配和遊戲AI等多方面進行合作、競爭與混合動機任務的研究。

Aurora Innovation 專注於為自駕車輛創建尖端 AI 技術。其系統利用深度學習和機器人技術來增強感知、規劃和控制，使汽車能夠在各種條件下安全而高效地導航。Aurora 的軟體可與現有車輛平台整合，為製造商提供可靠的自主權之路，同時專注於現實世界的測試和安全性。

Embedded BDI提供完整的BDI生命週期引擎：它建模代理人對環境的信念、管理演進的欲望或目標、從計畫庫中選擇意圖，並在實時中執行行為。框架包括信念庫存儲模塊、計畫庫定義、事件觸發和並發控制模塊，專為記憶體有限的微控制器設計。利用簡單的API，開發者可以標註信念、指定欲望並在程式碼中實作計畫。其排程器支持優先級意圖的執行，並與感測器、致動器及網路通訊的硬體界面整合，使其非常適合自主物聯網設備、移動機器人與工業控制器。