Acme 是一個基於 Python 的框架，簡化了增強學習代理的開發與評估。它提供預先建立的代理實現（例如 DQN、PPO、SAC）、環境封裝、重播緩衝區以及分散式執行引擎。研究人員可以混合搭配元件，原型設計新算法，通過內建日誌監控訓練指標，並利用擴展式分散式流程進行大規模實驗。Acme 與 TensorFlow 和 JAX 整合，支援透過 OpenAI Gym 接口的自定義環境，並包含快照、評估和超參數配置的工具。

簡易自學為開發者提供一個非常簡單的方法來用Python建立和訓練強化學習代理。該框架將核心RL組件（如環境封裝、策略模組和經驗緩衝）封裝為簡潔接口。用戶能快速初始化環境，使用熟悉的PyTorch或TensorFlow後端定義自訂策略，並執行內建有日誌記錄和檢查點的訓練循環。該庫支持on-policy和off-policy演算法，可靈活進行Q學習、策略梯度和演員-評論家方法的試驗。降低樣板碼重複度，使實務者、教師和研究人員能以最少配置快速原型化演算法、測試假設並視覺化代理性能。其模組化設計也便於與現有ML堆疊和自訂環境整合。