用于强化学习 (RL) 的最佳 Python 库是 OpenAI Gym、Stable Baselines3 和 Ray RLlib。这些工具提供了构建、训练和测试 RL 代理的框架，重点各不相同，包括灵活性、易用性和可扩展性。每个库都满足不同的需求，从原型设计到部署大规模 RL 系统，并且都被研究和工业界广泛采用。
OpenAI Gym 是 RL 实验的基础库。它为 100 多个预构建环境提供了一个标准化的接口，例如经典控制任务（例如，CartPole）、Atari 游戏和机器人仿真。开发人员可以通过一个简单的 API 与环境交互来快速测试算法——调用 env.step(action) 来执行一个动作并接收观察、奖励和终止信号。例如，训练一个代理在 CartPole 环境中平衡杆只需要几行代码来设置环境并循环执行 episodes。虽然 Gym 本身不实现算法，但它与其他库（如 TensorFlow 或 PyTorch）的兼容性使其成为 RL 模型基准测试的主要工具。
Stable Baselines3 在 Gym 的基础上构建，提供了流行的 RL 算法（如 PPO、DQN 和 SAC）的高质量实现。它专注于可用性，为训练和评估代理提供一致的 API。例如，在 MountainCar 环境中训练 Proximal Policy Optimization (PPO) 代理可以在 10 行代码内完成，并且内置支持保存模型、记录指标和超参数调整。该库专为可靠性而设计——经过严格的测试并积极维护——使其成为希望避免重复造轮子的开发人员的理想选择。它与 PyTorch 的集成还允许自定义神经网络架构，以满足高级用户的需求。
Ray RLlib 在复杂或分布式 RL 工作负载中表现出色。它建立在 Ray 框架之上，支持多代理设置、超参数优化和跨集群的大规模并行训练。例如，训练一个多代理系统，让机器人在仓库模拟中协作，可以利用 RLlib 的分布式计算能力来加速实验。亚马逊和 Anthem 等公司由于其生产就绪功能（如容错和 Kubernetes 集成）而将 RLlib 用于实际应用。虽然它的学习曲线比 Gym 或 Stable Baselines3 更陡峭，但它的灵活性和性能使其成为企业级 RL 项目的首选。其他值得注意的库包括 Dopamine（专注于可重复性）和 Tianshou（模块化设计），但以上三个库对于大多数用例来说是最通用的。