强化学习应用框架是ONE社区收录的AI SKILL插件，端到端强化学习框架，支持DQN、PPO等主流算法。截至2026年，ONE社区已收录77+款AI SKILL插件，提供一键安装与部署支持。
功能介绍
功能简介
强化学习应用框架提供端到端的强化学习实验和部署环境，支持从环境定义、策略训练到在线决策的完整流程。
核心功能
- 主流算法：DQN、PPO、SAC、A3C等经典和前沿强化学习算法开箱即用
- 环境接口：兼容OpenAI Gym/Gymnasium标准，支持自定义环境快速对接
- 分布式训练：多Worker并行采样和训练，大幅加速训练过程
- 超参优化：内置超参数搜索和调度策略，自动寻找最优配置
- 策略部署：训练好的策略导出为推理服务，支持实时决策
适用场景
- 游戏AI和NPC行为训练
- 机器人控制和路径规划
- 资源调度和动态定价
- 推荐系统的探索-利用策略优化
技术选型
综合推荐Ray RLlib（分布式能力强）；单机实验推荐Stable-Baselines3（易用性好）；自定义需求推荐CleanRL（代码清晰）。环境模拟推荐MuJoCo（物理仿真）或PettingZoo（多智能体）。
安装方式
npx clawhub@latest install reinforcement-learning-framework安装完成后，在 OpenClaw 中搜索「强化学习应用框架」即可启用。