概述
Gymnasium 是一个为强化学习（RL）设计的开源 API 标准与参考环境集合，作为 OpenAI Gym 的维护分支继续发展。它力求保留原有的简单与直观风格，同时修复、扩展并维护生态兼容性，提供稳定的接口、丰富的环境库与清晰的文档，便于研究人员和工程师进行算法开发、基准测试与复现研究。
核心能力
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统一接口: 提供一致的 env.reset() 和 env.step() 流程，reset 返回 observation 与 info，step 返回 observation、reward、terminated、truncated 与 info，便于处理终止与截断两类结束条件。
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丰富的参考环境: 内置并维护多种经典和现代环境（如 LunarLander 等），覆盖离散/连续动作空间和多种观测类型，便于算法调试和性能比较。
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向后兼容与迁移支持: 提供详细的迁移指南（migration guide），帮助从旧版 OpenAI Gym 平滑迁移到 Gymnasium，减少代码调整成本。
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可扩展的渲染与运行模式: 支持多种渲染模式（例如 human 渲染）、矢量化环境和随机种子控制（seed），便于训练、可视化和并行化评估。
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版本管理与社区维护: 明确列出多个发布版本（如 v1.2.2 等），由社区与 Farama 基金会维护，提供稳定更新、错误修复与长期支持。
主要特性说明
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动作/观测空间抽象: 提供 Box、Discrete 等空间类型，统一描述观测和动作的形状与约束。
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信息丰富的 step 返回值: 将终止原因分为 terminated 与 truncated，配合 info 字典提供额外诊断信息，便于精细化训练逻辑设计。
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文档与示例代码: 官方文档包含快速上手示例、API 说明与迁移示例，使新用户可快速理解并运行基本训练循环。
推荐原因
Gymnasium 适合需要稳定、可复现且与现有 Gym 生态兼容的强化学习研发场景。它不仅保留了 Gym 的易用性，还在兼容性、文档和社区维护方面做了增强，适用于学术研究、教学示例以及工程化实现的基线环境选择。若你依赖大量现有 Gym 环境或希望在多版本之间平滑升级，Gymnasium 是一个值得采用的替代方案。
