在电子游戏世界（特指Atari2600这一类的简单游戏。不包括推理解密类的游戏）中：
环境指的是游戏本身，包括其内部的各种逻辑；
Agent指的是操作游戏的玩家，当然也可以是指操作游戏的AI算法；
游戏广告系统开发，游戏广告开发,游戏广告源码开发,游戏广告平台开发,游戏广告app开发,游戏广告系统多少钱,游戏广告价格，游戏广告app功能,游戏广告平台介绍，游戏广告系统搭建。
状态就是指游戏在屏幕上展现的画面。游戏通过屏幕画面把状态信息传达给Agent。如果是棋类游戏，状态是离散的，状态的数量是有限的。但在动作类游戏（如打飞机）中，状态是画面中的每个物体（飞机，敌人，子弹等等）所处的位置和运动速度的组合。状态是连续的，而且数量几乎是无限的。
动作是指手柄的按键组合，包括方向键和按钮的组合，当然也包括什么都不按（不做任何动作）。
奖励是指游戏的得分，每击中一个敌人都可以得到一些得分的奖励。
策略是Agent脑子里从状态到动作的映射。也就是说，每当 Agent看到一个游戏画面（状态），就应该知道该如何操纵手柄（动作）。RL 算法的任务就是找到佳的策略。
DreamerV2 是一种理解环境的强化学习算法，我们称为 Model-BasedRL。
DreamerV2只需要输入游戏的图像画面，即可学习。它建立在循环状态空间模型（RSSM）的基础上，在训练过程中，编码器会对图像进行随机表示，并整合到世界模型的循环状态中。
由于画面表示是随机的，Agent 需要提取有效信息再进行预测，这样可以让 Agent对未见过的画面更具鲁棒性。
算法需要使用 Tensorflow 2，版本为 2.3.1，用的游戏环境是 OpenAI 的Gym。
这是一个支持 Python 语言的游戏环境库，一款用于研发和比较强化学习算法的工具包，它支持训练 Agent做任何事情，从行走到玩游戏。
直接安装需要的第三方库。