- Etapa 1: Instale o pacote via pip: pip install beer-game-env
- Etapa 2: Importe o ambiente: from beer_game_env import BeerGameEnv
- Etapa 3: Instancie o ambiente: env = BeerGameEnv()
- Etapa 4: Use o ciclo padrão do Gym: obs = env.reset(), action = o agente.predict(obs), obs, reward, done, info = env.step(action)
- Etapa 5: Treine ou avalie agentes usando qualquer framework RL compatível com Gym