이번 튜토리얼에서는 Google DeepMind에서 개발한 RLax라는 연구 지향 라이브러리를 활용하여 강화 학습 에이전트를 구현하는 방법을 설명합니다. RLax는 JAX와 결합되어 Deep Q-Learning(DQN) 에이전트를 구성하는 데 사용됩니다. 이 에이전트는 CartPole 환경을 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 튜토리얼에서는 완전한 패키지 형태의 강화 학습 프레임워크를 사용하지 않고, RLax와 JAX, Haiku, Optax를 조합하여 에이전트를 훈련시키는 과정을 단계별로 안내합니다. 이를 통해 독자들은 강화 학습 알고리즘을 직접 구현하는 경험을 쌓을 수 있습니다.

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