Fast Reinforcement Learning — это специализированная Python-обёртка, предназначенная для ускорения разработки и выполнения агентов обучения с усилением. Она обеспечивает поддержку популярных алгоритмов, таких как PPO, A2C, DDPG и SAC, в сочетании с управлением высокопроизводительными векторизированными средами. Пользователи могут легко настраивать сеть политик, изменять учебные циклы и использовать GPU-ускорение для масштабных экспериментов. Модульная архитектура гарантирует бесшовную интеграцию с окружениями OpenAI Gym, что позволяет исследователям и практикам прототипировать, создавать бенчмарки и развёртывать агентов в различных задачах управления, игр и симуляций.

PyGame Learning Environment (PLE) — это открытый фреймворк на Python, разработанный для упрощения разработки, тестирования и бенчмаркинга агентов обучения с подкреплением в пользовательских игровых сценариях. Он предоставляет коллекцию легких игр на базе Pygame с встроенной поддержкой наблюдений агентом, дискретных и непрерывных пространств действий, формирования наград и визуализации окружения. PLE обладает удобным API, совместимым с обертками OpenAI Gym, что обеспечивает бесшовную интеграцию с популярными RL-библиотеками, такими как Stable Baselines и TensorForce. Исследователи и разработчики могут настраивать параметры игр, реализовывать новые игры и использовать векторизированные окружения для ускоренного обучения. Благодаря активному сообществу и обширной документации, PLE служит универсальной платформой для академических исследований, образования и прототипирования реальных RL-приложений.