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Meta 的 PyTorch 团队与 Hugging Face 共同发布 OpenEnv 开源项目，旨在为 AI 智能体的环境创建与共享制定标准。OpenEnv 核心是 OpenEnv Hub——一个协作平台，用于构建、测试和部署“智能体环境”（agentic environments）。这些环境是安全的沙盒系统，能明确规定智能体在执行任务时所需的工具、API 以及运行条件，从而确保操作安全、一致且可扩展。
智能体环境会严格定义模型可以使用的工具、API 和权限，为智能体的自主运行提供结构化、可控且可预测的执行框架。相比让模型自由访问大量工具集，OpenEnv 通过限定智能体只能使用完成特定任务所需的资源，将所有操作限制在一个安全、明确定义的沙盒中，以最大限度地降低风险和不确定性。
OpenEnv 0.1 规范（RFC）已随平台一同发布，旨在收集社区反馈。首批 RFC 文件详细说明了环境如何与智能体交互、如何进行打包与隔离，并以统一的动作架构封装工具。开发者现可在公共代码库中探索示例环境，并通过本地 Docker 环境测试其行为，再用于强化学习（RL）智能体的训练前阶段。
开发者目前可在 Hugging Face 上访问并参与新的 Environment Hub，尝试现有环境（可作为“人类智能体”体验），或在这些环境中部署模型完成预设任务。任何符合 OpenEnv 规范构建的环境都会自动具备交互功能，方便团队在大规模训练前进行测试、调试与优化。
该项目是开源强化学习生态系统更广泛合作的一部分。目前，OpenEnv 已开始与 TorchForge、verl、TRL 和 SkyRL 等框架集成。Meta 将 OpenEnv 定位为可扩展智能体开发与后训练工作流程的基础设施。
该公告引起了开发者的关注，大家都好奇 OpenEnv 在实际中的运作方式。AI 工程师 Sofiane L. 在 [LinkedIn 上评论]：
这个项目真的很有意思，很喜欢这种“开源优先”的思路！请问会不会提供一些示例或入门模板，帮助新人构建智能体系统？
来自 Meta Superintelligence Lab 的 Zach Wentz 在 回复中 表示：
当然！可以去看看仓库，里面已经有很多示例环境和配套的笔记本，这些环境都可以与强化学习工具结合使用。
OpenEnv 团队还邀请开发者参与正在进行的 RFC 讨论，体验官方提供的 Colab 示例笔记本，并加入社区 Discord。
目前，OpenEnv Hub 已在 Hugging Face 正式上线，提供示例环境和集成指南——标志着 Meta 与 Hugging Face 推动“开放智能体未来”的新阶段正式开启。
