メタはRLのゲームを変えたばかりです! 強化学習で最も難しいのはトレーニングではありません。 それは、エージェントが試行錯誤によって学習する仮想世界である環境を管理することです。 これらの世界を構築するための標準的な方法がないため、各プロジェクトは新しい API、新しいルール、新しいフィードバック ループを使用してゼロから開始されます。 その結果は?タスク間を移動できないエージェントや、行動を改善するよりも環境の配線に多くの時間を費やしている研究者。 これはまさに PyTorch OpenEnv が解決する問題です。RLトレーニングのMCPの瞬間と考えてください。 OpenEnv は、強化学習を使用してエージェントがトレーニングする方法を標準化します。これにより、すべてのRLシステムに共有されたモジュール化された世界が与えられます。共通言語を話す Gymnasium にインスパイアされた API に基づいて構築されたコンテナ化された環境: - reset() →新しいエピソードを開始する - step(action) →アクションを実行し、フィードバックを得る - state() →進行状況を観察します 各環境は、シンプルでタイプセーフで再現可能な HTTP 経由で分離して実行されます。 実際の流れは次のとおりです。 - エージェントは OpenEnv クライアントを介して接続します - クライアントは、Docker で実行されている FastAPI 環境にアクションをルーティングします - 環境は、状態を処理し、更新し、フィードバックを返します - ループは続く おもちゃのゲーム、コーディング環境、エージェントに対話させたいカスタムワールドなど、同じパターンです。 MCPがエージェントを呼び出すツールを標準化したのと同じように、OpenEnvはエージェントがRLトレーニング環境と対話する方法を標準化します。...