Dopamine 是 Google 开发的一个开源框架，用于强化学习 (RL) 的研究。它旨在简化 RL 算法的原型设计、测试和比较过程。该框架优先考虑清晰度和灵活性，允许开发者在无需大量模板代码的情况下试验不同的模型和环境。Dopamine 基于 TensorFlow 构建（虽然此后已添加对其他后端的支持），并包含流行 RL 算法的实现，如 DQN (Deep Q-Network) 和 Rainbow，使其成为 RL 项目的实用起点。
该框架的架构轻量且模块化，易于修改或扩展。例如，Dopamine 提供了预配置的环境，如 Atari 2600 游戏，允许开发者对照标准化基准测试算法。其 API 将核心组件（如智能体、环境和神经网络）分离，以便开发者无需重写整个系统即可替换部分。一个关键特性是包含详细的训练流水线和可视化工具，有助于在实验过程中跟踪奖励曲线等指标。这种模块化对于测试算法的变体特别有用，例如调整超参数或探索新的网络架构。
对于开发者而言，Dopamine 通过抽象底层细节同时保持透明度，降低了进入 RL 研究的门槛。与更庞大的框架不同，它避免强制执行严格的设计模式，从而实现了定制化。例如，您可以将默认 DQN 智能体的神经网络替换为自定义的 TensorFlow 模型，或集成外部库以实现分布式训练等高级功能。该框架还包含详尽的文档和教程，降低了学习曲线。通过提供一个标准化而又可适应的基础，Dopamine 使得团队可以专注于算法创新而不是基础设施，使其成为学术研究和应用 RL 项目的实用工具。