Trainable Agents 被設計為模組化、可擴展的工具包，用於快速開發和訓練由先進大型語言模型支持的 AI 代理。框架抽象出交互環境、策略介面和反饋循環等核心組件，使開發者能夠輕鬆定義任務、提供示範並實現獎勵函數。內建支持 OpenAI GPT 和 Anthropic Claude，方便體驗重放、批次訓練和性能評估。它還包括日誌記錄、指標追蹤和導出訓練策略的工具。不論是建立對話聊天機器人、自動化工作流程或進行研究，此框架都能簡化從原型到生產的整個流程，融於一體的 Python 套件中。

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。