Multi-Agent System 提供一個輕量且功能強大的工具包，用於設計和執行多代理模擬。用戶可以創建自定義的代理類來封裝決策邏輯，定義表示世界狀態和規則的環境物件，並配置模擬引擎來協調交互。該框架支持模組化的日誌記錄、指標收集和基本的可視化，以分析合作或對抗設置中的代理行為。適用於群體機器人、資源分配和去中心化控制實驗的快速原型設計。

Substrate是一個靈活的平台，旨在通過連接各種模組化組件或節點來開發AI工作流程。它提供了一個直觀的軟件開發工具包（SDK），涵蓋了基本的AI功能，包括語言模型、圖像生成和集成向量儲存。該平台適用於多個領域，使使用者能夠輕鬆高效地構建複雜AI系統。通過簡化開發過程，Substrate使用者和組織能夠專注於創新和自定義，將想法轉變為有效的解決方案。

NeuralABM是一個開源的Python圖書館，利用PyTorch將神經網絡整合到代理基建模中。用戶可以指定代理架構為神經模塊，定義環境動力學，並使用反向傳播在模擬步驟中訓練代理行為。該框架支持自定義獎勵信號、課程學習和同步或非同步更新，促進新興現象的研究。配備日誌、視覺化和數據集導出的工具，研究人員和開發者可以分析代理性能、除錯模型並優化模擬設計。NeuralABM簡化了將強化學習與ABM結合，應用於社會科學、經濟學、機器人技術及AI驅動的遊戲NPC行為，提供模組化組件以進行環境定制，支持多代理交互，並提供擴展外部資料集或API的接口，用於現實世界模擬。其開放式設計促進可重現性和合作，可通過清楚的實驗配置和版本控制集成達成。