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。

Whiz旨在為開發能執行複雜對話和任務導向工作流程的智能代理提供堅實的基礎。使用Whiz時，開發者定義「工具」——Python函數或外部API——代理在處理用戶查詢時可以調用。內建的記憶模組能捕捉並檢索對話上下文，促進連貫的多輪交互。一個動態規劃引擎將目標拆解為可行的步驟，而彈性的界面則允許注入自訂策略、工具註冊表和記憶後端。Whiz支援基於embedding的語義搜尋來獲取相關文件、日誌記錄以供稽核，以及非同步執行來擴展規模。Whiz完全開源，能在Python運行的任何地方部署，實現快速原型設計，如客服機器人、資料分析助手或專門領域代理，幾乎不需繁瑣設定。