框架概述
强化学习（Reinforcement Learning, RL）框架是实现智能体训练的核心工具。以下是主流框架的对比分析：
🔧 主流框架列表
| 框架名称 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| TensorFlow | 📈 高性能计算，适合大规模训练 | ✅ 企业级应用，复杂模型开发 |
| PyTorch | 🧠 动态计算图，调试友好 | ✅ 研究场景，快速原型开发 |
| Stable Baselines3 | 📦 专注于稳定算法实现，接口简洁 | ✅ 快速验证算法，基准测试 |
| RLlib | 🚀 集成Ray分布式框架，支持多环境 | ✅ 分布式训练，多智能体场景 |
📊 对比维度
易用性
✅ PyTorch：API灵活，社区教程丰富
❌ TensorFlow：配置复杂，学习曲线陡峭
点击查看详细教程性能优化
🚀 RLlib：内置分布式训练加速
📈 TensorFlow：GPU加速支持更完善
⚠️ Stable Baselines3：需依赖外部库社区活跃度
✅ PyTorch：活跃度高，更新频繁
📉 TensorFlow：更新节奏较慢
🌐 RLlib：文档齐全，支持多语言