Vanilla Agents ist ein leichtgewichtiges, auf PyTorch basierendes Framework, das modulare und erweiterbare Implementierungen wesentlicher Reinforcement-Learning-Agenten liefert. Es unterstützt Algorithmen wie DQN, Double DQN, PPO und A2C, mit anpassbaren Umwelt-Wrappern, die mit OpenAI Gym kompatibel sind. Benutzer können Hyperparameter konfigurieren, Trainingsmetriken protokollieren, Checkpoints speichern und Lernkurven visualisieren. Der Code ist klar strukturiert, ideal für Forschungsprototypen, Bildungszwecke und Benchmarking neuer Ideen im RL.