此存儲庫提供一個完整的星際爭霸II遊戲研究增強學習框架。核心代理使用PPO來學習策略網絡，詮釋來自PySC2環境的觀察數據，並輸出精確的遊戲內動作。開發者可以配置神經網絡層、獎勵塑造與訓練計劃，以優化性能。系統支持多處理技術以高效收集樣本，並包含監控訓練曲線的日誌工具與測試已訓練策略的評估腳本（對完成或內建的AI對手）。程式碼以Python撰寫，利用TensorFlow進行模型定義與優化。用戶可以擴展自定義獎勵函數、狀態前處理或網路架構，以符合特定研究需求。

Gym-Recsys 是一個工具箱，將推薦任務封裝成 OpenAI Gym 環境，使強化學習演算法能逐步與模擬的用戶-項目矩陣互動。它提供合成用戶行為產生器、支援載入流行資料集，並提供如 Precision@K 和 NDCG 等標準推薦評測指標。用戶可以自訂獎勵函數、用戶模型和項目池，用以實驗不同的 RL 基礎推薦策略，並具有可重現性。