Meta только что изменила правила игры в RL! Самая сложная часть обучения с подкреплением — это не обучение. Это управление средой: виртуальным миром, в котором ваш агент учится методом проб и ошибок. Поскольку нет стандартного способа создания этих миров, каждый проект начинается с нуля с новыми API, новыми правилами, новыми циклами обратной связи. Результат? Агенты, которые не могут перемещаться между задачами, и исследователи тратят больше времени на подключение сред, чем на улучшение поведения. Именно это решает PyTorch OpenEnv. Думайте об этом как о моменте MCP для обучения RL. OpenEnv стандартизирует, как агенты обучаются с помощью обучения с подкреплением. Он предоставляет каждой системе RL общий, модульный мир. Контейнеризованная среда, построенная на API, вдохновленных Gymnasium, которые говорят на общем языке: - reset() → начать новый эпизод - step(action) → выполнить действие и получить обратную связь - state() → наблюдать за прогрессом Каждая среда работает в изоляции через HTTP: просто, безопасно по типам и воспроизводимо. Вот как это работает на практике: - Агент подключается через клиент OpenEnv - Клиент направляет действия в среду FastAPI, работающую в Docker - Среда обрабатывает, обновляет состояние и возвращает обратную связь - Цикл продолжается Та же схема, будь то игрушечная игра, среда программирования или любой пользовательский мир, с которым вы хотите, чтобы ваши агенты взаимодействовали. Точно так же, как MCP стандартизировал вызов инструментов для агентов, OpenEnv стандартизирует, как агенты взаимодействуют со средами обучения RL....