Meta vient de changer la donne en matière d'apprentissage par renforcement ! La partie la plus difficile de l'apprentissage par renforcement n'est pas l'entraînement. C'est la gestion de l'environnement : le monde virtuel où votre agent apprend par essais et erreurs. Sans méthode standard pour construire ces mondes, chaque projet commence de zéro avec de nouvelles API, de nouvelles règles, de nouvelles boucles de rétroaction. Le résultat ? Des agents qui ne peuvent pas se déplacer d'une tâche à l'autre, et des chercheurs qui passent plus de temps à câbler des environnements qu'à améliorer le comportement. C'est exactement ce que résout PyTorch OpenEnv. Pensez-y comme le moment MCP pour l'entraînement RL. OpenEnv standardise la manière dont les agents s'entraînent avec l'apprentissage par renforcement. Il donne à chaque système RL un monde partagé et modulaire. Un environnement conteneurisé construit sur des API inspirées de Gymnasium qui parlent un langage commun : - reset() → commencer un nouvel épisode - step(action) → effectuer une action et obtenir un retour - state() → observer les progrès Chaque environnement fonctionne en isolation via HTTP : simple, sûr en termes de type, et reproductible. Voici le flux en pratique : - Un agent se connecte via le client OpenEnv - Le client achemine les actions vers un environnement FastAPI fonctionnant dans Docker - L'environnement traite, met à jour l'état et renvoie un retour - La boucle continue Même schéma, que ce soit un jeu simple, un environnement de codage, ou tout monde personnalisé avec lequel vous souhaitez que vos agents interagissent. Tout comme MCP a standardisé l'appel d'outils pour les agents, OpenEnv standardise la manière dont les agents interagissent avec les environnements d'entraînement RL....