OpenRL 是一个先进的强化学习框架，可以适应各种任务，从单智能体挑战到复杂的多智能体系统。它与自然语言处理（NLP）集成，使研究人员能够有效地处理强化学习训练和以语言为中心的任务的组合。通过借助 PyTorch 的功能，OpenRL 展示了模块化和以用户为中心的方法。它提供了一个简化用户体验的通用接口，适用于初学者，同时保持了专家所需的灵活性，以促进创新和算法开发。这种平衡增强了框架的实用性、适应性和可扩展性，树立了强化学习研究的新标准。

Dec, 2023

本论文提出了 CaiRL 环境工具包作为一种有效、兼容性良好、可持续性更高的训练学习代理的替代方法，并提出了更高效环境模拟的方法，以解决当前强化学习工具包效率低下的问题。

Oct, 2022

介绍了一个面向机器人应用的强化学习框架 Karolos，重点是转移场景、模块化环境架构和现有 RL 算法的实现，以及并行化环境的架构来加快实验速度。

Dec, 2022

通过 Scilab-RL 软件框架，研究人员能够有效进行认知建模和强化学习方面的研究，特别注重基于目标的强化学习和实验可视化，最大限度地提高研究产出。

Jan, 2024

CORL 是一个开源库，提供单文件实现的深度离线强化学习算法，强调简单的开发体验和现代化的分析跟踪工具，通过将方法实现隔离到不同的单个文件中，使得性能相关的细节更易识别，同时提供实验跟踪功能，可将指标、超参数、依赖等日志记录到云端，并通过对常用的 D4RL 基准测试进行基准测试，确保了实现的可靠性。

Oct, 2022

SKRL 是一种开源、模块化的强化学习库，使用 Python 编写，并专注于算法实现的易读性、简洁性和透明度。它不仅支持使用 OpenAI Gym 和 DeepMind 传统接口的环境，还提供了加载、配置和操作 NVIDIA Isaac Gym 和 NVIDIA Omniverse Isaac Gym 环境的功能。此外，它还能够在同一次运行中训练多个具有可自定义范围的代理程序（所有可用环境中的子集），这些代理程序可以共享资源，也可以不共享。

Feb, 2022

CleanRL 是一个使用深度强化学习算法的开源库，它提供了一个简单而可扩展的开发体验，并整合了生产工具，可帮助互动和扩展实验，同时提供实验记录功能以将度量标准、超参数、视频等保存到云端。

Nov, 2021

通过采用自上而下的分层控制算法，对 RL 组件进行可组合的分布式处理，RLlib 提供可扩展的软件基元，从而将并行性和资源需求封装在短暂的计算任务中，实现高性能、可扩展性和大量代码重用的广泛算法的实现。

Dec, 2017

介绍了 TorchRL，一个通用控制库，用于处理决策和控制任务，支持 Reinforcement Learning，基于 PyTorch 设计，提供完善的集成组件和独立组件的平衡。

Jun, 2023

本文提出 Multi-Agent RLlib (MARLlib)，即一套多智能体强化学习算法库，通过使用新型的基于智能体的分布式数据流设计，成功地统一了数十种算法，包括不同类型的独立学习、集中式批判家和价值分解方法，提供了灵活的参数共享策略和多样的环境接口，为解决各种合作、竞争和混合任务问题提供了一站式的解决方案。

Oct, 2022