是由OpenAI开发的一套用于强化学习研究的开源工具包，旨在为开发者和研究人员提供标准化的测试环境。自2016年发布以来，它已成为强化学习领域的事实标准之一，被广泛应用于学术论文、教学实验以及算法原型开发中。
首先，OpenAI Gym提供了大量预构建的环境，从经典的CartPole（小车倒立摆）到复杂的Atari游戏，甚至包括机器人控制任务。这些环境接口统一，便于快速切换和对比不同算法性能。
其次，社区支持强大且文档完善。GitHub上该项目已获得数万星标，大量教程、示例代码和第三方扩展（如Gymnasium）持续推动其演进。例如，很多高校的强化学习课程直接以Gym作为实验平台。
第三，易于集成主流深度学习框架。无论是PyTorch还是TensorFlow，开发者都能轻松将神经网络模型与Gym环境对接。比如，在DQN（深度Q网络）实现中，只需几行代码即可让智能体在Breakout游戏中开始训练。
某位研究生在复现一篇ICLR论文时，利用验证其新提出的策略梯度算法。他仅用两天时间就完成了环境搭建、训练循环编写和结果可视化，这得益于Gym清晰的状态/动作空间定义和内置的奖励机制。最终，他的实验结果与论文高度一致，大大提升了研究效率。
尽管OpenAI Gym功能强大，但需注意：原版Gym已于2023年后停止维护，官方推荐迁移到由Farama基金会维护的。不过，两者API高度兼容，迁移成本较低。对于初学者而言，从经典Gym入手仍是理解强化学习基础的最佳路径之一。