星际争霸一直是游戏玩家心目中即时战略类的经典之作，历时十多年而不衰。而如今它更成为深度强化学习、人工智能算法研究的一个主要平台和工具。因为其蕴含了多智能体协作、多任务学习、宏观策略规划等复杂问题，一旦取得部分突破和进展，对商业和社会发展都会带来极大影响。如国外的DeepMind、Facebook等公司相继投入大量人力基于它进行通用人工智能的研究。
在星际争霸的AI研究中，一直以来缺乏完善的工具链和开发环境。今年年初Facebook公司发布的TorchCraft打通了星际和Torch之间的桥梁，但却不支持主流的Python开发语言和TensorFlow深度学习框架;早前OpenAI公司发布的Gym算法平台虽然支持众多游戏环境下的算法验证和对比测试，但却缺少对星际的支持。
阿里巴巴作为国内领先的大数据、云计算公司，对以强化学习为代表的人工智能技术密切关注并投入巨大。针对星际AI的这一现状，率先开发了一套专业易用的研究平台Gym StarCraft，并且已经开源：https://github.com/deepcraft/gym-starcraft。
在Gym StarCraft中，AI和强化学习研究者可以非常方便地使用Python语言来进行深度强化学习智能Agent的开发，它底层完成了对TorchCraft和OpenAI Gym的封装，支持基于TensorFlow和Keras等主流算法框架进行开发，仅需几十行代码即可完成一个基本的智能Agent的开发。同时，便于评测智能Agent的有效性，Gym StarCraft被集成在了OpenAI Gym这一主流的强化学习AI评测平台中，支持世界各地的星际AI研究者基于它去进行公平、快捷的效果评估，为广大开发者提供了一个人工智能的开放协作研究平台。对于强化学习的普及和推广起着关键性作用。
