Meta acabou de mudar o jogo RL! A parte mais difícil do aprendizado por reforço não é o treinamento. É gerenciar o ambiente: o mundo virtual onde seu agente aprende por tentativa e erro. Sem uma maneira padrão de construir esses mundos, cada projeto começa do zero com novas APIs, novas regras, novos ciclos de feedback. O resultado? Agentes que não podem se mover entre tarefas e pesquisadores gastando mais tempo conectando ambientes do que melhorando o comportamento. Isso é exatamente o que o PyTorch OpenEnv resolve. Pense nisso como o momento MCP para o treinamento de RL. O OpenEnv padroniza como os agentes treinam com aprendizado por reforço. Ele dá a cada sistema RL um mundo modular compartilhado. Um ambiente conteinerizado criado em APIs inspiradas no Gymnasium que falam uma linguagem comum: - reset() → iniciar um novo episódio - step(action) → realizar uma ação e obter feedback - state() → observar o progresso Cada ambiente é executado isoladamente por HTTP: simples, seguro para tipos e reproduzível. Aqui está o fluxo na prática: - Um agente se conecta por meio do cliente OpenEnv - O cliente roteia ações para um ambiente FastAPI em execução no Docker - O ambiente processa, atualiza o estado e retorna feedback - O loop continua O mesmo padrão, seja um jogo de brinquedo, um ambiente de codificação ou qualquer mundo personalizado com o qual você deseja que seus agentes interajam. Assim como a ferramenta padronizada MCP que chama agentes, o OpenEnv padroniza como os agentes interagem com os ambientes de treinamento de RL....