Farama-Foundation/SuperSuit

解决的问题

SuperSuit 提供了一组称为「微包装器」的小型可重用函数，用于预处理强化学习（RL）环境。它简化了修改环境观测值和行为的过程，而无需编写复杂的自定义包装器类。

工作原理

该库提供可包装 Gymnasium（单智能体）和 PettingZoo（多智能体）现有环境的函数。通过串联这些函数，用户可以应用诸如将图像转换为灰度（颜色减少）或堆叠多个连续帧以向智能体提供时间上下文等变换。

适用人群

需要在单智能体和多智能体场景中以标准方式预处理环境数据的强化学习研究人员和开发者。

特色亮点

• 多框架支持：兼容 Gymnasium 和 PettingZoo（包括 AECEnv 和 ParallelEnv）。
• 微包装器：采用函数式方法包装环境，实现快速预处理。
• 预处理工具：包含帧堆叠和颜色减少等实用工具。