人工智能决策开源模型

### 开源人工智能决策模型概述

开源社区提供了多种用于决策制定的人工智能模型，这些模型广泛应用于不同领域并支持各种复杂任务。以下是几个重要的开源项目：

#### 1. OpenAI Gym
OpenAI Gym 是一个强化学习工具包，提供了一系列环境来测试和比较不同的算法性能[^1]。它不仅限于游戏场景，还包括机器人控制和其他连续动作空间的任务。

import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
observation = env.reset()
for _ in range(1000):
    action = env.action_space.sample()  # 用户定义策略
    observation, reward, done, info = env.step(action)
    if done:
        break

#### 2. Stable Baselines3 (SB3)
Stable Baselines3 提供了一组高质量实现的强化学习算法，易于使用且文档详尽。该库基于PyTorch构建，并确保了API的一致性和稳定性[^2]。

from stable_baselines3 import PPO
model = PPO("MlpPolicy", "CartPole-v1", verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10_000)

obs = model.env.reset()
while True:
    action, _states = model.predict(obs, deterministic=True)
    obs, rewards, dones, info = model.env.step(action)
    model.env.render()
    if dones:
        break

#### 3. TensorTrade
TensorTrade 是一个专注于金融交易模拟与优化的框架。通过集成先进的机器学习技术，能够帮助开发者创建复杂的交易策略并评估其表现。

from tensortrade.environments import TradingEnvironment
environment = TradingExchange.build_default_environment(
    starting_balance=1e4,
    commission_percent=.005
)
agent = DQNAgent(environment)
agent.train(n_episodes=200)