Multi-Agent Miners提供一個基於網格的世界環境，數個自主礦工代理在互動中導航、挖掘並收集資源。支援可配置的地圖大小、代理數量和獎勵結構，用戶可創建競爭或合作場景。該框架與流行的RL庫透過PettingZoo整合，提供標準化的API用於重置、步進和渲染功能。視覺化模式與記錄支援幫助分析行為與結果，適合用於研究、教育和算法基準測試。

multiagent-env是一個開源的Python函式庫，旨在簡化多智能體強化學習環境的創建和評估。用戶可以通過指定智能體數量、行動和觀察空間、獎勵函數及環境動態來定義合作與對抗情境。它支持實時可視化、可配置渲染，並能輕鬆集成Stable Baselines和RLlib等Python基礎的RL框架。模組化設計允許快速原型制作新情境與便捷的多智能體算法基準測試。

multiagent_envs 提供一套模組化的Python環境，專為多智能體強化學習的研究與開發而設。包括合作導航、捕食者-獵物、社會困境和競爭性場景。每個環境允許定義智能體數量、觀察特徵、獎勵函數和碰撞動態。該框架與Stable Baselines和RLlib等常用RL庫無縫整合，支持向量化訓練、平行執行和方便記錄。用戶可以拓展現有場景或遵照API创建新环境，加速算法（如MADDPG、QMIX、PPO）的實驗和重現。

OpenSpiel 是一個研究框架，提供從簡單矩陣遊戲到複雜棋類遊戲（如國際象棋、圍棋和撲克）的廣泛環境，並實現各種強化學習和搜索算法（如值迭代、策略梯度方法、MCTS）。其模組化的 C++ 核心和 Python 綁定允許用戶插入自定義算法、定義新遊戲，並在標準基準上比較性能。設計具有擴展性，支持單一和多智能體設置，研究合作和競爭場景。研究人員利用 OpenSpiel 快速原型設計算法、大規模實驗和分享可重複的代碼。