RL_Framework 是一个开源的强化学习框架，由社区成员共同维护，旨在为研究人员和开发者提供高效、灵活的工具来实现和测试强化学习算法。以下是其核心特性：
- 🚀 模块化设计：支持自定义环境、策略和奖励函数，便于快速实验与迭代
- 🧠 算法兼容性：内置 DQN、PPO、A3C 等主流算法，同时兼容 PyTorch 和 TensorFlow
- 🤝 活跃社区：提供详尽文档与示例，社区贡献的插件可扩展框架功能
如需了解如何参与贡献或查看完整文档，请访问 Community/Projects/Overview。
对于进阶用户，可探索 Documentation/RL_Framework 获取 API 详解。