¿Qué hace pufferlib?
Usa PufferLib con un perfil de versión explícito. El upstream actualmente tiene dos superficies incompatibles:
| Perfil | Estado al 2026-07-23 | Uso principal |
|---|---|---|
pufferlib==3.0.0 | Última versión estable en PyPI, publicada el 2025-06-23 | Emulación Python/Gymnasium/PettingZoo, pufferlib.vector, PuffeRL en Torch |
fuente 4.0 | Rama predeterminada del upstream; no es el último artefacto estable de PyPI | Entornos nativos C Ocean, entrenador nativo CUDA, respaldo opcional de Torch |
No combines importaciones de 3.0 con ejemplos de configuración/CLI de 4.0. El rediseño 4.0
eliminó los módulos emulation, vector y pytorch de 3.0 del árbol de paquetes actual.
Valores predeterminados seguros
- Comienza con herramientas sintéticas integradas, solo CPU y sin red.
- No importes un entorno arbitrario mediante una ruta punteada. Las herramientas integradas aceptan solo elementos integrados en lista blanca e identificadores de slug.
- No instales ni ejecutes un paquete de entorno, extensión nativa, ROM, mapa, checkpoint o archivo pickle no revisado.
- Verifica la fuente oficial, la revisión inmutable, las licencias, los checksums o las atestaciones, y los ganchos de compilación. Aísla las compilaciones nativas y la primera ejecución.
- Limita pasos, entornos, agentes, trabajadores, hilos, búferes, memoria, disco, tamaño de renderizado y tiempo de ejecución.
- Mantén separados los entornos/semillas de entrenamiento y evaluación.
- El registro predeterminado es local/ninguno. El registro externo requiere aceptación explícita, reconocimiento de divulgación y aprobación separada para la carga de artefactos.
- Nunca pases credenciales de W&B o Neptune a través de CLI, INI, JSON, etiquetas, nombres de ejecución o configuración del registrador. Nunca los imprimas.
- Nunca vuelques todas las variables de entorno ni busques recursivamente
.env. - Hashea los bytes del checkpoint antes de una carga confiable y aislada; la inspección de metadatos no es prueba de seguridad.
Primeras comprobaciones locales
Todas las CLI integradas no tienen dependencias y emiten JSON estricto:
python3 scripts/env_template.py --help
python3 scripts/env_contract_validator.py
python3 scripts/benchmark_vectorization.py --backend serial
python3 scripts/train_template.py
python3 scripts/validate_plan.py
python3 scripts/repro_plan.py
Los valores predeterminados son sintéticos, deterministas, acotados, locales, solo CPU, sin red y de ejecución en seco cuando de otro modo ocurriría el entrenamiento.
Instalación y procedencia
Publicado 3.0.0
PyPI proporciona solo pufferlib-3.0.0.tar.gz:
sha256: 7df3a3e3f5f894d78d2a1f5374097890aec01473183e748abefe4f3faa10eaa9
Requires-Python: >=3.9
Después de la revisión de fuente/compilación, crea un proyecto uv fijado:
uv venv --python 3.11
uv add --exact --no-sync "pufferlib==3.0.0"
uv lock
uv sync --frozen
Confirma pyproject.toml y uv.lock; verifica el resumen del archivo y cada
dependencia resuelta. La compilación de la fuente puede compilar código nativo y obtener activos de compilación,
por lo que resuelve/compila en un entorno aislado sin credenciales ni montajes sensibles.
Los metadatos cargados no fijan Torch o CUDA; no declares una matriz CUDA compatible
que PyPI no declare.
Fuente actual 4.0
La cabecera de la rama revisada al 2026-07-23 era:
25647630e1b15330bb3153a5a0d3ff8d234c3acf
Fija el commit, no la rama 4.0:
uv add --no-sync \
"pufferlib @ git+https://github.com/PufferAI/PufferLib.git@25647630e1b15330bb3153a5a0d3ff8d234c3acf"
uv lock
El paquete actual declara Python >=3.10 y Torch >=2.9. El
PufferTank upstream actualmente usa Ubuntu 24.04, Python 3.12 y una imagen de desarrollo NVIDIA CUDA
13.0.2/cuDNN con el índice Torch cu130, pero no fija
la rueda exacta de Torch ni todos los paquetes del sistema. Trátalo como una referencia, no un
bloqueo completo. Nunca ejecutes un instalador remoto directamente desde un pipe.
Lee references/training.md antes de cualquier instalación o compilación.
Flujo de trabajo del entorno
1. Validar el contrato
El reset de Gymnasium devuelve (observation, info). El paso devuelve:
(observation, reward, terminated, truncated, info)
Valida espacios, formas, dtypes, recompensas finitas, booleanos, reset-antes-de-paso,
reset-después-de-final, semillado y limpieza. terminated es un terminal MDP;
truncated es un corte externo, como un límite de tiempo. Preserva la distinción
para bootstrapping y métricas.
python3 scripts/env_contract_validator.py \
--steps 64 --episodes 8 --seed 42
2. Adaptar solo después de la revisión
El 3.0 publicado usa envoltorios explícitos:
import pufferlib.emulation
wrapped = pufferlib.emulation.GymnasiumPufferEnv(reviewed_gymnasium_instance)
Para un entorno PettingZoo Parallel revisado:
wrapped = pufferlib.emulation.PettingZooPufferEnv(reviewed_parallel_instance)
No existe un atajo pufferlib.emulate(...) compatible con 3.0 que coincida con el
skill anterior. Lee references/environments.md y references/integration.md.
3. Entornos nativos
El PufferEnv 3.0 publicado requiere
single_observation_space, single_action_space y num_agents antes de
super().__init__(buf). Usa búferes vectoriales in situ y devuelve matrices
separadas de terminal/truncamiento más una lista de diccionarios de información.
El 4.0 actual usa enlaces C. Comienza desde ocean/squared (agente único)
o ocean/target (multiagente) del upstream, compila un entorno en modo local/saneado
y verifica cada tamaño/tipo/índice de búfer antes de la optimización.
Flujo de trabajo de vectorización
Publicado 3.0:
import pufferlib.vector
vecenv = pufferlib.vector.make(
reviewed_creator,
backend=pufferlib.vector.Serial,
num_envs=4,
seed=42,
)
Cambia a Multiprocessing solo después de que los trazados seriales pasen. Registra
num_envs, num_workers, batch_size, modo de copia cero, método de inicio, recuento de
agentes, máscaras y formas reales devueltas. Para entornos multiagente, la longitud del lote
se basa en las ranuras de agente, no necesariamente en num_envs.
La configuración 4.0 actual en su lugar usa:
[vec]
total_agents = 4096
num_buffers = 2
num_threads = 16
Lee references/vectorization.md. Evalúa el trabajo fijo con calentamiento y al menos
tres repeticiones; informa por separado las SPS de simulación y de entrenamiento de extremo a extremo. El
punto de referencia incluido mide solo su arnés sintético.
Flujo de trabajo de políticas
Las políticas 3.0 publicadas son módulos Torch dimensionados desde
single_observation_space/single_action_space. La composición recurrente estable
usa encode_observations y decode_actions; la emulación estructurada usa
pufferlib.pytorch.nativize_dtype y nativize_tensor.
El respaldo Torch 4.0 actual compone:
pufferlib.models.Policy(encoder=encoder, decoder=decoder, network=network)
Proporciona opciones de red MLP, MinGRU, LSTM y GRU; --slowly selecciona este
respaldo en lugar del backend nativo. Verifica formas de salida/estado, máscaras,
valores finitos, gradientes y comportamiento eager-versus-compilado. Consulta
references/policies.md.
Entrenamiento y evaluación
Importación del entrenador 3.0 publicado:
from pufferlib import pufferl
trainer = pufferl.PuffeRL(train_config, vecenv, policy)
CLI 4.0 actual:
puffer train ENV_NAME
puffer eval ENV_NAME --load-model-path EXACT_TRUSTED_PATH
puffer sweep ENV_NAME
Genera un plan en lugar de ejecutar por defecto:
python3 scripts/train_template.py \
--profile pypi-3.0.0 \
--environment synthetic \
--device cpu \
--total-timesteps 10000
Valida un plan personalizado JSON estricto:
python3 scripts/validate_plan.py --root . --config plan.json
El esquema rechaza claves que contienen secretos, recursos ilimitados, rutas de entorno
punteadas, divisibilidad de vectores inválida, opciones de versiones mixtas y semillas
acopladas de entrenamiento/evaluación. Consulta references/training.md.
Registro
PufferLib 3.0 expone W&B y Neptune; la CLI 4.0 actual expone W&B. Ambos son servicios externos opcionales. Pueden transmitir configuración, métricas, metadatos de fuente, telemetría de hardware, salida y artefactos aprobados, con implicaciones de privacidad, retención, control de acceso y costo.
- Credencial W&B: variable de entorno nombrada
WANDB_API_KEY. - Credencial Neptune: variable de entorno nombrada
NEPTUNE_API_TOKEN. - Nunca coloques valores en argumentos/config/registros.
- Sanea las claves de configuración antes de registrar.
- Mantén la carga de fuente/modelo desactivada a menos que se apruebe explícitamente.
El planificador requiere ambos:
python3 scripts/train_template.py \
--logger wandb \
--enable-external-logging \
--acknowledge-external-disclosure
Informa solo el nombre de la variable requerida y nunca lee su valor.
Flujo de trabajo de checkpoints
PufferLib 3.0 y el respaldo Torch 4.0 usan serialización de Torch; el nativo
4.0 actual escribe pesos opacos .bin. PyTorch advierte que los modelos no confiables son
programas y que torch.load usa unpickling.
python3 scripts/inspect_checkpoint.py checkpoint.pt \
--root . \
--expected-sha256 0123456789abcdef0123456789abcdef0123456789abcdef0123456789abcdef
El inspector solo hashea y clasifica. No llama a torch.load, importa
pickle/Torch, inspecciona miembros del archivo ni extrae archivos. Verifica fuente, licencia,
arquitectura, revisión del entorno, metadatos secundarios y checksum antes de cualquier
carga aislada. Nunca uses latest en una evaluación reproducible.
Archivos incluidos
Scripts
scripts/env_template.py— plantilla sintética determinista estilo Gymnasium.scripts/env_contract_validator.py— comprobaciones de contrato acotado y semilla.scripts/benchmark_vectorization.py— punto de referencia sintético serial/spawn acotado.scripts/train_template.py— generador de plan de entrenamiento 3.0/4.0 no ejecutable.scripts/validate_plan.py— validador estricto de configuración/recursos/seguridad.scripts/inspect_checkpoint.py— inspección de metadatos/hash sin deserialización.scripts/repro_plan.py— plan de evaluación y punto de referencia con semilla separada.
Referencias
references/environments.md— Gymnasium, PufferEnv estable, emulación, C nativo.references/vectorization.md— backends, formas, métodos de inicio, puntos de referencia.references/policies.md— contratos de política estables/actuales y seguridad de estado.references/training.md— instalaciones, configuración, CLI, PuffeRL, evaluación, registros, checkpoints.references/integration.md— matriz de migración, seguridad de terceros y credenciales.
Fuentes upstream con fecha
- PyPI pufferlib 3.0.0 — publicado 2025-06-23; comprobado 2026-07-23.
- Metadatos PyPI 3.0.0 — resumen/dependencias; comprobado 2026-07-23.
- Documentación oficial de PufferLib — documentos actuales 4.0; comprobado 2026-07-23.
- Fuente de PufferLib — rama predeterminada e implementación; comprobado 2026-07-23.
- Dockerfile de PufferTank 4.0 — referencia CUDA/Python; comprobado 2026-07-23.
- Artículo de PufferLib 2.0 — Reinforcement Learning Journal, 2025; úsalo solo para sus puntos de referencia indicados.
- Artículo de compatibilidad de PufferLib — enviado 2024-06-18; describe un perfil de API/rendimiento anterior.
Cómo citar Scientific Agent Skills
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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065
Cita siempre la versión actual. El DOI y https://arxiv.org/abs/2609.00065 resuelven a la
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esté disponible, obtén https://arxiv.org/abs/2609.00065 (o
http://export.arxiv.org/api/query?id_list=2609.00065) antes de escribir la referencia y toma
la lista de autores, el año y la versión de ese registro. Si el registro lista una referencia de revista
o DOI del editor, cita la versión publicada en su lugar.