OpenAI Gym 是一个工具包，旨在帮助开发人员和研究人员构建、测试和改进强化学习 (RL) 算法。 它提供了一个标准化的环境集合——模拟场景，智能体可以通过与周围环境交互来学习执行任务。 这些环境的范围从简单的控制问题（例如在推车上平衡杆）到复杂的模拟（例如机器人运动或基于游戏的挑战，如 Atari 游戏）。 通过为与这些环境交互提供一致的接口，Gym 简化了训练和基准测试 RL 模型的过程，使开发人员能够专注于算法设计，而不是环境设置。
OpenAI Gym 的核心围绕其环境接口，该接口定义了智能体如何观察环境、采取行动以及接收奖励形式的反馈。 例如，在 CartPole 环境中，智能体观察推车的位置和杆的角度，然后施加向左或向右的力以保持杆直立。 每个动作都会产生新的观察结果和奖励（例如，对于杆保持平衡的每个步骤 +1）。 环境还使用 Gym 空间模块中的标准化数据类型（如 Box 或 Discrete）指定有效动作和观察结果的结构——例如离散选择（左/右）或连续值（电机扭矩）。 这种一致性确保算法可以在不同的场景中进行测试，而无需进行重大的代码更改。
从实际的角度来看，OpenAI Gym 与流行的机器学习框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）集成，使开发人员能够高效地训练模型。 例如，开发人员可以使用 Gym 的 MountainCar 环境来训练智能体通过平衡加速度和方向来到达山顶。 该工具包还包括用于监控训练进度的工具，例如渲染环境视觉效果或记录性能指标。 此外，它的开源性质鼓励协作，因为开发人员可以共享自定义环境或使用标准化基准比较结果。 通过抽象环境复杂性并促进可重复性，Gym 加速了强化学习项目中的实验和迭代。