Meta tocmai a schimbat jocul RL! Cea mai grea parte a învățării prin întărire nu este antrenamentul. Este gestionarea mediului: lumea virtuală în care agentul tău învață prin încercare și eroare. Fără o modalitate standard de a construi aceste lumi, fiecare proiect începe de la zero cu noi API-uri, noi reguli, noi bucle de feedback. Rezultatul? Agenți care nu se pot deplasa între sarcini și cercetători petrec mai mult timp cablând medii decât îmbunătățind comportamentul. Exact asta rezolvă PyTorch OpenEnv. Gândiți-vă la el ca la momentul MCP pentru antrenamentul RL. OpenEnv standardizează modul în care agenții se antrenează prin învățare prin întărire. Oferă fiecărui sistem RL o lume comună, modulară. Un mediu containerizat construit pe API-uri inspirate de Gymnasium care vorbesc o limbă comună: - reset() → începe un nou episod - pas (acțiune) → efectua o acțiune și obține feedback - state() → observa progresul Fiecare mediu rulează izolat prin HTTP: simplu, sigur și reproductibil. Iată fluxul în practică: - Un agent se conectează prin clientul OpenEnv - Clientul direcționează acțiunile către un mediu FastAPI care rulează în Docker - Mediul procesează, actualizează starea și returnează feedback - Bucla continuă Același model, fie că este vorba de un joc de jucărie, un mediu de codare sau orice lume personalizată cu care doriți să interacționeze agenții dvs. La fel ca instrumentul standardizat MCP care solicită agenți, OpenEnv standardizează modul în care agenții interacționează cu mediile de instruire RL....