Agent 强化学习训练框架，支持多环境与可复现实验
Democratizing Reinforcement Learning for LLMs
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FinGPT 是面向金融领域的开源大语言模型项目，代码以 Jupyter Notebook 为主，采用 MIT 许可，训练好的模型已在 HuggingFace 上发布。它想解决的是金融场景缺少专用开源模型的问题，让开发者不必从零训练，就能搭建金融文本分析、舆情解读一类的 workflow。
这是一本量化交易书的配套代码，用 Jupyter Notebook 串起从数据获取到实盘执行的完整 workflow，覆盖强化学习等模型。最典型的用法是跟着章节跑通策略回测，再对接券商 API 做模拟盘验证。
ML-Agents 是 Unity 开源的强化学习工具包，让游戏和仿真场景直接充当训练环境，用深度强化学习与模仿学习训练智能体。典型用法是在 Unity 里搭建场景并定义奖励，通过 Python 训练后把模型部署回游戏。
hermes-agent 是一个 Python 编写的大语言模型 agent 框架，用来把 prompt、工具调用和 workflow 串起来，帮开发者快速搭出能自主完成任务的智能体。最典型的用法是接入自己的 LLM，让它调用本地 CLI 或外部 SDK 执行多步操作，省去手写调度逻辑。
MarkItDown 是一个 Python 工具，把各类文件与 Office 文档转成 Markdown，方便喂给 LLM 使用。典型场景是搭建 RAG 或文档问答时，先用它把 PDF、Word、Excel 等原始资料统一转成 Markdown，再交给后续的 workflow 处理。
AutoGPT 是一个 Python 开源平台，让每个人都能用上并基于大语言模型构建 AI 应用。它把任务拆解、工具调用和记忆串成可复用的 workflow，用来搭建能自主完成多步任务的 agent。典型用法是给它一个目标，让它自己规划步骤、调用工具并迭代执行，比如自动搜集资料并整理成报告。
