Agents é uma biblioteca para aprendizado por reforço no TensorFlow.

import tensorflow as tf
from tf_agents.networks import q_network
from tf_agents.agents.dqn import dqn_agent

q_net = q_network.QNetwork(
  train_env.observation_spec(),
  train_env.action_spec(),
  fc_layer_params=(100,))

agent = dqn_agent.DqnAgent(
  train_env.time_step_spec(),
  train_env.action_spec(),
  q_network=q_net,
  optimizer=optimizer,
  td_errors_loss_fn=common.element_wise_squared_loss,
  train_step_counter=tf.Variable(0))

agent.initialize()
Execute em um notebook
TF-Agents facilita o projeto, implementação e teste de novos algoritmos RL, fornecendo componentes modulares bem testados que podem ser modificados e estendidos. Ele permite iteração rápida de código, com boa integração de testes e benchmarking.