Meta 剛剛改變了強化學習的遊戲規則！ 強化學習中最困難的部分不是訓練。 而是管理環境：你的代理通過試錯學習的虛擬世界。 由於沒有標準的方法來構建這些世界，每個項目都從頭開始，使用新的 API、新的規則和新的反饋循環。 結果是？代理無法在任務之間移動，研究人員花更多時間在連接環境上，而不是改善行為。 這正是 PyTorch OpenEnv 解決的問題。把它想像成強化學習訓練的 MCP 時刻。 OpenEnv 標準化了代理如何進行強化學習訓練。它為每個 RL 系統提供了一個共享的模組化世界。一個基於 Gymnasium 啟發的 API 的容器化環境，使用共同的語言： - reset() → 開始一個新回合 - step(action) → 採取行動並獲得反饋 - state() → 觀察進展 每個環境都通過 HTTP 隔離運行：簡單、類型安全且可重現。 以下是實際的流程： - 一個代理通過 OpenEnv 客戶端連接 - 客戶端將行動路由到運行在 Docker 中的 FastAPI 環境 - 環境處理、更新狀態並返回反饋 - 循環繼續 無論是玩具遊戲、編碼環境，還是你希望代理互動的任何自定義世界，都是相同的模式。 就像 MCP 標準化了代理的工具調用，OpenEnv 標準化了代理如何與 RL 訓練環境互動。...