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Farama-Foundation/Gymnasium

用于单智能体强化学习的标准 Python API，并附带一组参考环境，是 OpenAI Gym 的维护分支。

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这是什么？

Gymnasium 是强化学习算法与训练环境之间的通用接口库。每个环境都提供 reset 和 step 方法，以及观测空间和动作空间定义，因此为一个环境编写的智能体代码，无需修改即可用于另一个环境。

库内置了 Classic Control、Box2D、Toy Text、MuJoCo 和 Atari 等系列的标准环境，通过 `gymnasium.make` 按 ID（如 "CartPole-v1"）创建。各环境系列的依赖以可选扩展形式安装，例如 `pip install "gymnasium[atari]"`，因为部分物理引擎和模拟器依赖在某些系统上较难安装。环境 ID 带有版本后缀，当改动可能影响训练结果时版本号会递增。

Gymnasium 是 OpenAI Gym 的分支，在 OpenAI 移交维护后由 Farama Foundation 继续开发。遵循同一 API 的第三方环境也可以直接使用，多智能体场景可配合 PettingZoo 等相关库。

核心功能

  • 01所有支持的环境共用统一的 reset/step 接口
  • 02内置 Classic Control、Box2D、Toy Text、MuJoCo 和 Atari 等环境系列
  • 03通过 `gymnasium.make` 和环境 ID 创建环境
  • 04按需安装的可选依赖扩展，避免安装全部依赖
  • 05带版本号的环境 ID，便于复现实验结果

适用场景

  • 在标准任务上评测新的强化学习算法
  • 用 CartPole、Toy Text 等简单环境进行强化学习教学
  • 用小型离散环境调试智能体实现
  • 将自定义或第三方环境接入已有的智能体代码

快速上手

  1. 1

    使用 pip 安装基础库

    pip install gymnasium
  2. 2

    为某一类环境（如 Atari）安装额外依赖

    pip install "gymnasium[atari]"
  3. 3

    创建环境并运行 README 中的示例代码

使用前须知

  • 许多环境类别需要额外依赖，部分在某些系统上较难安装。

标签

#reinforcement-learning#machine-learning#python#simulation#benchmark#openai-gym#api#gym

常见问题

Gymnasium 是什么？
用于单智能体强化学习的标准 Python API，并附带一组参考环境，是 OpenAI Gym 的维护分支。 Gymnasium 是强化学习算法与训练环境之间的通用接口库。每个环境都提供 reset 和 step 方法，以及观测空间和动作空间定义，因此为一个环境编写的智能体代码，无需修改即可用于另一个环境。
Gymnasium 可以免费使用吗？用的什么许可证？
Gymnasium 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
Gymnasium 还在维护吗？
活跃维护中。Gymnasium 最近一次提交是在 2026年10月14日。
Gymnasium 适合用来做什么？
在标准任务上评测新的强化学习算法 用 CartPole、Toy Text 等简单环境进行强化学习教学 用小型离散环境调试智能体实现 将自定义或第三方环境接入已有的智能体代码
Gymnasium 怎么安装和运行？
使用 pip 安装基础库: pip install gymnasium 为某一类环境（如 Atari）安装额外依赖: pip install "gymnasium[atari]" 创建环境并运行 README 中的示例代码
在哪里获取 Gymnasium？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/Farama-Foundation/Gymnasium

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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