Fast Reinforcement Learning ist ein spezialisiertes Python-Framework, das die Entwicklung und Ausführung von Verstärkungslern-Agenten beschleunigen soll. Es bietet standardmäßig Unterstützung für beliebte Algorithmen wie PPO, A2C, DDPG und SAC, kombiniert mit hochdurchsatzfähiger Verwaltung vektorisierten Umgebungen. Nutzer können Policy-Netzwerke einfach konfigurieren, Trainingsschleifen anpassen und GPU-Beschleunigung für groß angelegte Experimente nutzen. Das modulare Design der Bibliothek sorgt für nahtlose Integration mit OpenAI Gym-Umgebungen, sodass Forscher und Praktiker Prototypen erstellen, Benchmarks durchführen und Agenten in verschiedenen Steuerungs-, Spiel- und Simulationsaufgaben einsetzen können.