Meta právě změnila hru RL! Nejtěžší částí zpětnovazebního učení není trénink. Je to správa prostředí: virtuálního světa, kde se váš agent učí metodou pokusu a omylu. Bez standardního způsobu, jak tyto světy vybudovat, začíná každý projekt od nuly s novými rozhraními API, novými pravidly, novými smyčkami zpětné vazby. Výsledek? Agenti, kteří se nemohou přesouvat mezi úkoly, a výzkumníci, kteří tráví více času zapojováním prostředí než zlepšováním chování. To je přesně to, co PyTorch OpenEnv řeší. Berte to jako MCP moment pro trénink RL. OpenEnv standardizuje způsob, jakým agenti trénují pomocí zpětnovazebního učení. Dává každému systému RL sdílený, modulární svět. Kontejnerové prostředí postavené na rozhraních API inspirovaných službou Gymnasium, která hovoří společným jazykem: - reset() → zahájení nové epizody - step(action) → provést akci a získat zpětnou vazbu - state() → sledovat průběh Každé prostředí běží izolovaně přes protokol HTTP: jednoduché, typově bezpečné a reprodukovatelné. Zde je tok v praxi: - Agent se připojuje prostřednictvím klienta OpenEnv - Klient směruje akce do prostředí FastAPI běžícího v Dockeru - Prostředí zpracovává, aktualizuje stav a vrací zpětnou vazbu - Smyčka pokračuje Stejný vzor, ať už se jedná o hru s hračkami, kódovací prostředí nebo jakýkoli vlastní svět, se kterým chcete, aby vaši agenti interagovali. Stejně jako MCP standardizované nástroje pro volání agentů, OpenEnv standardizuje způsob, jakým agenti interagují s tréninkovým prostředím RL....