Entwickler, die Agenten mit RL trainieren, erhalten eine standardisierte Gymnasium-kompatible API (reset(), step(), state()), die jede Umgebung über HTTP/WebSocket und Docker bereitstellt – unabhängig von Modell, Harness oder Trainer. Geplante Integrationen mit TRL und Unsloth sowie MCP-First-Class-Support senken den Integrationsaufwand erheblich.