Trainable Agents는 최첨단 대형 언어 모델을 탑재한 AI 에이전트의 신속한 개발과 훈련을 위한 모듈식 확장 툴킷으로 설계되었습니다. 이 프레임워크는 인터랙션 환경, 정책 인터페이스, 피드백 루프와 같은 핵심 컴포넌트를 추상화하여, 개발자가 작업 정의, 데모 제공, 보상 함수 구현을 쉽게 수행할 수 있도록 합니다. OpenAI GPT 및 Anthropic Claude를 기본 지원하며, 경험 재생, 배치 훈련, 성능 평가를 용이하게 합니다. 또한 로깅, 지표 추적, 훈련된 정책의 배포를 위한 유틸리티도 포함되어 있습니다. 대화형 봇 제작, 워크플로 자동화, 연구 수행 등 전체 수명 주기를 하나로 통합된 Python 패키지로 제공합니다.

DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow는 Atari Breakout 환경에 특화된 DQN 알고리즘의 완전한 구현입니다. Q 값을 근사하기 위해 컨volutional Neural Network를 사용하고, 연속 관측 간의 상관관계를 끊기 위해 경험 재생을 적용하며, 훈련 안정화를 위해 주기적으로 업데이트되는 대상 네트워크를 사용합니다. 에이전트는 epsilon-greedy 정책을 따르며, 원시 픽셀 입력에서 처음부터 훈련할 수 있습니다. 저장소에는 구성 파일, 에피소드별 보상 성장을 모니터링하는 훈련 스크립트, 훈련된 모델을 평가하는 평가 스크립트, TensorBoard 유틸리티를 통한 훈련 메트릭 시각화 도구가 포함되어 있습니다. 사용자는 학습률, 재생 버퍼 크기, 배치 크기와 같은 하이퍼파라미터를 조절하여 다양한 환경을 실험할 수 있습니다.