TensorFlow 提供了多种用于构建和训练强化学习（RL）模型的工具和库。主要的 RL 重点库是 TF-Agents，它提供了模块化组件来设计 RL 流水线。它包含预构建的智能体（如 DQN、PPO 和 SAC）、兼容 OpenAI Gym 的环境以及用于数据收集和经验回放缓冲区的工具。TF-Agents 与 TensorFlow 的计算图无缝集成，可在 GPU/TPU 上实现高效训练。开发者可以自定义组件，如神经网络（使用 Keras）和环境模拟，使其适用于研究和生产用例。例如，可以使用最少的样板代码在 CartPole 环境上训练 DQN 智能体，利用 TensorFlow 的自动微分进行梯度更新。
另一个关键工具是 Reverb，这是一个专为 RL 工作流程设计的分布式经验回放缓冲区系统。Reverb 处理经验存储和采样，这对于依赖经验回放的算法（如 DQN）至关重要。它可以在多台机器上扩展，适用于大规模训练。Reverb 与 TF-Agents 集成，允许开发者将其插入现有流水线，而无需重写数据处理逻辑。例如，在训练像 SAC 这样的离策略智能体时，Reverb 可以有效地管理过去经验的优先化和采样，以稳定学习。其 Python 和 C++ API 确保低延迟数据访问，这对于高吞吐量训练至关重要。
TensorFlow 还支持用于概率 RL 模型的 TensorFlow Probability (TFP)。TFP 提供了分布和统计工具，对于输出动作概率的策略网络非常有用，例如在策略梯度方法中。例如，PPO 智能体可能会使用 TFP 的 tfp.distributions 从高斯策略中采样动作。此外，Keras（内置于 TensorFlow 中）简化了为 RL 智能体创建自定义神经网络（如价值网络或 Q 网络）。虽然不是 RL 特有的，但像 tf.function 这样的工具通过将 Python 代码编译成图来优化训练循环，从而加快迭代速度。这些工具共同为 RL 实验和部署提供了一个灵活的生态系统。