Meta har nettopp endret RL-spillet! Den vanskeligste delen av forsterkende læring er ikke trening. Det er å administrere miljøet: den virtuelle verdenen der agenten din lærer ved å prøve og feile. Uten noen standard måte å bygge disse verdenene på, starter hvert prosjekt fra bunnen av med nye APIer, nye regler, nye tilbakemeldingssløyfer. Resultatet? Agenter som ikke kan bevege seg på tvers av oppgaver, og forskere som bruker mer tid på å koble miljøer enn å forbedre atferd. Dette er akkurat hva PyTorch OpenEnv løser. Tenk på det som MCP-øyeblikket for RL-trening. OpenEnv standardiserer hvordan agenter trener med forsterkende læring. Det gir hvert RL-system en delt, modulær verden. Et containermiljø bygget på Gymnasium-inspirerte API-er som snakker et felles språk: - reset() → starte en ny episode - trinn(handling) → utføre en handling og få tilbakemelding - state() → observere fremgang Hvert miljø kjører isolert over HTTP: enkelt, typesikkert og reproduserbart. Her er flyten i praksis: - En agent kobler seg til gjennom OpenEnv-klienten - Klienten ruter handlinger til et FastAPI-miljø som kjører i Docker - Miljøet behandler, oppdaterer tilstand og returnerer tilbakemelding - Sløyfen fortsetter Samme mønster, enten det er et leketøysspill, et kodemiljø eller en hvilken som helst tilpasset verden du vil at agentene dine skal samhandle med. Akkurat som MCP-standardisert verktøy som kaller agenter, standardiserer OpenEnv hvordan agenter samhandler med RL-treningsmiljøer....