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解决的问题

ROCK 提供了一个可扩展的框架，用于管理在代理强化学习（RL）中使用的沙箱环境。它简化了环境的构建、部署和调度流程，确保在不同操作系统和硬件配置之间保持一致性和隔离性。

工作原理

ROCK 采用客户端-服务器架构，包含以下几个核心组件：

• Admin：负责调度和部署环境为沙箱。
• Worker：分配物理机资源并执行沙箱运行时。
• ROCKlet：一个轻量级代理，用于管理 SDK 与沙箱之间的通信。
• SDK/CLI：供开发者用于构建、注册和与环境交互的工具。

它利用 Docker 进行容器编排，并支持多种交互协议，包括 GEM、Bash 和 Chat，使 RL 代理能够通过标准化接口（例如 reset 和 step 函数）与环境进行交互。

适用人群

本框架专为需要可靠管理大规模、有状态沙箱环境以进行代理强化学习训练和测试的研究人员和开发者设计。

主要亮点

• 高度可扩展：分布式架构支持在多个节点间高效管理资源。
• 协议兼容性：完全兼容 GEM 协议，支持标准化的 RL 环境接口。
• 有状态运行时：提供隔离且有状态的沙箱环境，确保安全性和稳定性。
• 灵活部署：支持跨操作系统镜像管理，例如在 macOS 上运行 Ubuntu 镜像。
• 统一 SDK：提供简洁的 Python SDK，实现与环境和沙箱的无缝交互。