HMAS是一個開源的Python框架，允許開發階層式多智能體系統。它提供抽象功能，用於定義智能體層級、智能體間通信協議、環境整合和內建訓練循環。研究人員和開發者可以使用HMAS對複雜的智能體互動進行原型設計、訓練協作策略，以及在模擬環境中評估性能。其模組化設計使擴展和定制智能體、環境及訓練策略變得簡單。

Trainable Agents 被設計為模組化、可擴展的工具包，用於快速開發和訓練由先進大型語言模型支持的 AI 代理。框架抽象出交互環境、策略介面和反饋循環等核心組件，使開發者能夠輕鬆定義任務、提供示範並實現獎勵函數。內建支持 OpenAI GPT 和 Anthropic Claude，方便體驗重放、批次訓練和性能評估。它還包括日誌記錄、指標追蹤和導出訓練策略的工具。不論是建立對話聊天機器人、自動化工作流程或進行研究，此框架都能簡化從原型到生產的整個流程，融於一體的 Python 套件中。

RL-Agents是一個基於PyTorch建構的研究級強化學習框架，整合了基於價值、策略及演員-評論員方法的流行RL算法。庫中具有模組化代理API、GPU加速、與OpenAI Gym的無縫整合，以及內建的記錄和視覺化工具。用戶可以調整超參數、客製化訓練流程，並用少量程式碼進行性能測試，適合學術研究、原型開發與工業實驗。

Fast Reinforcement Learning是一個專門的Python框架，旨在加速強化學習代理的開發與執行。它支援流行的算法如PPO、A2C、DDPG和SAC，並配合高吞吐量的向量環境管理。用戶可以輕鬆配置策略網絡、自定義訓練流程，並利用GPU加速進行大規模試驗。其模組化設計確保與OpenAI Gym環境的無縫整合，使研究人員和實務工作者能在控制、遊戲和模擬任務中原型設計、基準測試與部署代理。