Agents es una biblioteca para el aprendizaje por refuerzo en 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()
Ejecutar en un notebook
TF-Agents facilita el diseño, la implementación y la prueba de algoritmos nuevos del RL (aprendizaje por refuerzo), ya que proporciona componentes modulares que pasaron varias pruebas, y que se pueden modificar y extender. Permite una iteración de código rápida, con una buena integración de prueba y comparativas.