引言：为什么需要 Gymnasium 库？强化学习从'玩具'走向'标准'
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是人工智能领域最激动人心的分支之一。它让智能体（Agent）通过与环境交互、试错、获得奖励来学习最优策略，就像人类学习走路、开车一样。想象一下：你想训练一个机器人平衡倒立摆、玩雅达利游戏、控制机械臂抓取物体，甚至在自动驾驶中决策——这些都需要一个标准化、可重复、可比较的模拟环境。
2016 年，OpenAI 发布了OpenAI Gym，一夜之间成为 RL 研究者的'瑞士军刀'。它提供了数百个预置环境（从简单 CartPole 到复杂 MuJoCo 物理模拟），统一了接口：reset()、step()、render()。研究者不再为每个任务从零编写物理引擎，而是直接import gym; env = gym.make("CartPole-v1")，几行代码就能跑实验。Gym 极大加速了 RL 算法的 benchmark，推动了 DQN、PPO、SAC 等经典工作的复现。
一、安装与环境准备
Gymnasium 安装极其简单，支持 Python 3.8+。推荐使用虚拟环境：
