帮我写一个和gym中的step()函数一样的框架

在强化学习中，Gym（ Gym Environment）是一个流行的标准库，其中的 `step()` 函数是环境的主要接口之一，用于模拟游戏环境的状态转换以及与之相关的反馈。下面是一个基本的框架，模拟了一个简单的环境，包括 `reset()`、`render()` (可视化) 和 `step(action)` 等方法，类似于 GYM 的 `step()` 函数：

import numpy as np

class CustomEnvironment:
    def __init__(self, initial_state, action_space, observation_space):
        self.state = initial_state
        self.action_space = action_space
        self.observation_space = observation_space
        self.reward_range = (-1, 1)
        self.done = False

    def reset(self):
        """重置环境到初始状态"""
        self.state = self.init_state
        self.done = False
        return self.observe()

    def render(self):
        """可视化当前状态"""
        # 这里你可以添加具体的渲染逻辑
        pass

    def step(self, action):
        """
        根据动作更新状态并返回新的观察值、奖励和是否结束标志
        :param action: 接收的动作
        """
        # 模拟环境动态
        next_state, reward, self.done, _ = self.update_state(action)

        # 更新状态
        self.state = next_state

        # 返回信息
        return self.observe(), reward, self.done, {}

    def update_state(self, action):
        """根据给定的动作更新环境状态，这里只是一个示例"""
        # 可能会考虑随机性和规则
        next_state = self.state + action * 1
        reward = np.random.uniform(*self.reward_range)
        done = np.random.rand() > 0.95 or self.state == 10  # 随机达到终点
        return next_state, reward, done, {}

    def observe(self):
        """将状态转换为可观测的向量"""
        return self.state

# 使用示例
env = CustomEnvironment(0, gym.spaces.Discrete(3), gym.spaces.Box(low=0, high=10, shape=(1,), dtype=int))
observation = env.reset()
while True:
    action = np.random.choice(env.action_space.n)
    observation, reward, done, info = env.step(action)
    print(f"Observation: {observation}, Reward: {reward}, Done: {done}")
    if done:
        break

这个框架提供了一个基础的强化学习环境结构，实际应用时需要根据具体的问题调整 `update_state()` 和 `observe()` 方法的内容。