mini-AlphaStar透過提供一個易於存取的開源PyTorch框架，幫助解開複雜的AlphaStar架構。內含空間特徵編碼器用於螢幕和縮圖輸入，非空間特徵處理，LSTM記憶模組，以及用於動作選擇與狀態評估的獨立策略與價值網絡。利用模仿學習啟動，並透過自我對弈的強化學習進行微調，支援與pysc2相容的環境封裝器，TensorBoard日誌與可配置超參數。研究人員與學生能從人類遊戲中建立資料集，根據自訂情境訓練模型，評估代理表現，並可視化學習曲線。模組化的程式碼庫方便實驗不同網絡變體、訓練流程和多代理設定。設計用於教學與快速原型，不用於正式部署。

MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw提供一整套工具組，用於在星際爭霸II中開發、訓練與評估多個AI代理。它暴露低層次控制單位移動、目標指向和技能，同時支持彈性的獎勵設計與場景配置。用戶可以輕鬆插入自定義神經網路架構、定義隊伍協調策略，並記錄指標。基於PySC2，支援並行訓練、檢查點與視覺化，非常適合推動合作與對抗多智能體強化學習的研究。