Meta刚刚改变了强化学习的游戏规则！ 强化学习中最困难的部分不是训练。 而是管理环境：你的智能体通过试错学习的虚拟世界。 由于没有标准的方法来构建这些世界，每个项目都从头开始，使用新的API、新的规则和新的反馈循环。 结果是什么？智能体无法跨任务移动，研究人员花更多时间在连接环境上，而不是改善行为。 这正是PyTorch OpenEnv所解决的问题。可以把它看作是强化学习训练的MCP时刻。 OpenEnv标准化了智能体如何进行强化学习训练。它为每个RL系统提供了一个共享的、模块化的世界。一个基于Gymnasium灵感的API构建的容器化环境，使用一种共同的语言： - reset() → 开始一个新回合 - step(action) → 执行一个动作并获取反馈 - state() → 观察进展 每个环境通过HTTP独立运行：简单、类型安全且可重现。 以下是实际操作流程： - 一个智能体通过OpenEnv客户端连接 - 客户端将动作路由到在Docker中运行的FastAPI环境 - 环境处理、更新状态并返回反馈 - 循环继续 无论是玩具游戏、编码环境，还是你希望智能体与之互动的任何自定义世界，都是相同的模式。 就像MCP标准化了智能体的工具调用，OpenEnv标准化了智能体与RL训练环境的互动方式。...