A Meta acabou de mudar o jogo de RL! A parte mais difícil do aprendizado por reforço não é o treinamento. É a gestão do ambiente: o mundo virtual onde o 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 conseguem se mover entre tarefas e pesquisadores gastando mais tempo conectando ambientes do que melhorando comportamentos. 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 de RL um mundo compartilhado e modular. Um ambiente containerizado construído com 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 roda em isolamento via HTTP: simples, seguro em termos de tipo e reproduzível. Aqui está o fluxo na prática: - Um agente se conecta através do cliente OpenEnv - O cliente roteia ações para um ambiente FastAPI rodando em Docker - O ambiente processa, atualiza o estado e retorna feedback - O ciclo continua Mesmo padrão, seja um jogo simples, um ambiente de codificação ou qualquer mundo personalizado que você queira que seus agentes interajam. Assim como o MCP padronizou a chamada de ferramentas para agentes, o OpenEnv padroniza como os agentes interagem com ambientes de treinamento de RL....