OpenAI Gym 是一个工具包，旨在帮助开发人员构建、测试和改进强化学习 (RL) 算法。它提供了一个标准化的平台，其中包含预构建的环境，AI 代理可以在其中通过试错学习执行任务。每个环境都模拟一个特定的问题，例如在小车上平衡杆或导航机器人，从而使开发人员可以专注于设计和调整算法，而不是从头开始设置模拟。该工具包是开源的，已在研究和工业领域中被广泛采用，并且与 TensorFlow 和 PyTorch 等流行的机器学习库兼容。
OpenAI Gym 的核心是其环境集合，范围从简单的控制任务（例如，CartPole-v1）到复杂的挑战，例如 Atari 游戏或使用 MuJoCo 的机器人模拟。每个环境都遵循一致的 API：代理通过发送动作（例如，向左/向右移动）与环境交互，并接收观察结果（当前状态）、奖励（对性能的反馈）以及指示任务完成的“完成”信号。例如，在 MountainCar 环境中，代理必须通过向左或向右施加力来学习将汽车摆上山，而稀疏的奖励使问题具有挑战性。开发人员还可以使用 Gym 的模板创建自定义环境，从而可以试验新颖的场景。
OpenAI Gym 通过确保可重复性来简化基准测试和协作。由于每个人都使用相同的环境，因此研究人员可以直接比较算法性能。诸如事件记录和分数跟踪之类的工具可帮助衡量进度，而包装器则允许修改环境（例如，预处理来自 Atari 游戏的图像数据）。例如，开发人员训练代理玩 Pong 可以使用 Gym 的 Atari 包装器来自动处理帧跳过和像素归一化。通过抽象环境设置并专注于算法设计，Gym 可以加速实验并促进强化学习方面的共同进步。