Spinning Up 是 OpenAI 提供的深度强化学习（Deep RL）入门与实践文档，旨在为研究人员、工程师以及有志于学习强化学习的开发者提供系统化的教学资料与可复现代码实现。网站包含详尽的用户文档、算法实现说明、安装与运行实验的步骤、结果可视化与保存方法，以及面向研究者的进阶资源与关键论文索引。它同时提供多种经典强化学习算法（如 VPG、TRPO、PPO、DDPG、TD3、SAC）的理论背景与实现细节，并附带练习题、基准测试与性能比较，便于学习者通过实践掌握算法性能与调试技巧。文档还链接到 GitHub 源码仓库，方便下载、修改与贡献，是一个面向学习与研究的全面教学与工具集合。
Farama Foundation 是一个致力于维护世界开源强化学习工具的基金会，提供面向研究与工程社区的高质量工具与生态支持。它在开源领域拥有显著影响力：累计安装量已超过 364,853,278 次，贡献者达 830 人，已有 103,025 个代码仓库在使用其工具。Farama 强调社区协作与透明度，鼓励开发者通过 Discord 等渠道加入社区、交流经验与贡献代码。该组织的目标是通过长期维护和社区驱动的开发，提升强化学习工具的可用性、可复现性与可扩展性，从而推动整个领域的进步与应用落地。
Stable-Baselines3（简称 SB3）是基于 PyTorch 的一套可靠的强化学习算法实现，继承并改进了早期的 Stable Baselines 项目。它提供了多种主流 RL 算法（如 PPO、DQN、SAC、TD3、A2C、DDPG、HER 等）的统一接口与实现，并注重代码风格一致性、完整文档和测试覆盖。项目还配套了 RL Baselines3 Zoo（包含预训练模型、训练脚本与可视化工具）、SB3 Contrib（实验性算法扩展）以及 SBX（JAX 实现的变体），并支持导出模型到 ONNX、TFLite 等格式以及与 TensorBoard、Weights & Biases、Hugging Face 等工具集成。该文档详细覆盖安装、示例、向量化环境、策略网络定制、回调与导出等使用与开发指南，适合科研与工程化训练流程。
Gymnasium 是一个面向强化学习的 API 标准和参考环境集合，是 OpenAI Gym 的维护分支与延续。它提供简单且“pythonic”的接口，能够统一表示常见的强化学习问题，并包含丰富的参考环境（如 Lunar Lander 等）以便测试和比较算法。项目提供迁移指南以兼容旧版 Gym 环境，同时支持多种渲染模式、环境重置与步进（reset/step）等核心交互流程。文档中还列出了版本历史与安装使用示例，使开发者能方便地在不同版本间切换与升级。
