Meta просто змінила правила гри в RL! Найважча частина навчання з підкріпленням – це не тренування. Це управління навколишнім середовищем: віртуальним світом, де ваш агент вчиться методом проб і помилок. Не маючи стандартного способу побудови цих світів, кожен проект починається з нуля з новими API, новими правилами, новими циклами зворотного зв'язку. До чого це призвело? Агенти, які не можуть переміщатися між завданнями, і дослідники, які витрачають більше часу на проводку оточення, ніж на поліпшення поведінки. Це саме те, що вирішує PyTorch OpenEnv. Думайте про це як про момент MCP для тренування RL. OpenEnv стандартизує те, як агенти тренуються за допомогою навчання з підкріпленням. Це надає кожній системі RL спільний модульний світ. Контейнеризоване середовище, побудоване на API, натхненних Gymnasium, які розмовляють спільною мовою: - reset() → почати новий епізод - крок (дія) → виконати дію та отримати зворотний зв'язок - state() → спостерігати за прогресом Кожне середовище працює ізольовано через HTTP: просте, безпечне для типу та відтворюване. Ось як це відбувається на практиці: - Підключення агента здійснюється через клієнт OpenEnv - Клієнт спрямовує дії в середовище FastAPI, що працює в Docker - Середовище обробляє, оновлює стан і повертає зворотний зв'язок - Цикл триває Той самий шаблон, будь то гра в іграшки, середовище кодування чи будь-який користувацький світ, з яким ви хочете, щоб ваші агенти взаємодіяли. Подібно до стандартизованого інструменту MCP, що викликає агентів, OpenEnv стандартизує те, як агенти взаємодіють з навчальними середовищами RL....