OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包，广泛应用于机器学习研究领域。它提供了丰富的环境接口，支持多种任务和算法的快速实验。
📋 核心功能
- 环境库：内置经典控制任务（如CartPole、MountainCar）和机器人模拟环境
- 算法框架：兼容 Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)、Policy Gradients 等主流方法
- 可扩展性：支持自定义环境开发，便于接入第三方仿真引擎（如MuJoCo）
🧠 应用场景
| 领域 | 示例 |
|---|---|
| 机器人控制 | 🤖 探索机械臂路径规划 |
| 游戏AI | 🎮 开发游戏策略模型 |
| 工业优化 | 🏭 用于生产流程自动化 |
📚 推荐学习路径
- 入门指南：OpenAI Gym 快速开始
- 环境扩展：自定义环境开发教程
- 算法实践：深度强化学习案例
如需进一步了解 OpenAI Gym 的技术细节或实践案例，可访问 OpenAI Gym 官方文档 获取完整信息。