根据搜索结果，以下是关于强化学习（RL）软件的推荐及综合分析：
一、主流推荐工具
Reinforcement Learning Coach - 特点：
由英特尔实验室开发，提供模块化强化学习框架，支持DQN、PPO、A3C等经典算法，且与Gym、VizDoom等环境无缝集成，适合快速实现和训练RL算法。
- 适用场景：学术研究、算法开发及工业应用。
TensorFlow/PyTorch - 特点：
深度学习核心框架，提供丰富的强化学习工具包（如TensorFlow Reinforcement Learning、PyTorch Reinforcement Learning），支持自定义模型和算法开发。
- 适用场景：需要灵活定制模型或处理大规模数据的项目。
Rasa - 特点：
主要用于自然语言处理，但包含强化学习组件（如RLPolicy），适用于结合语言模型与决策系统的应用。
二、其他选择
MATLAB：提供MATLAB Reinforcement Learning Toolbox，适合工程应用和快速原型设计。
Stable Baselines：基于TensorFlow的强化学习库，专注于稳定性和可解释性，适合需要可靠算法的场景。
三、选择建议
学术/研究：优先考虑Reinforcement Learning Coach或TensorFlow/PyTorch，前者提供预构建算法，后者灵活性更高。
工业/大规模应用：推荐TensorFlow或PyTorch，结合实际问题调整模型。
特定领域：如自然语言处理，可结合Rasa等工具扩展功能。
四、注意事项
算法选择：根据问题复杂度选择合适算法，例如DQN适合离散动作空间，A3C适合高维状态空间。
环境适配：确保所选工具支持目标环境（如Gym、自定义模拟环境等）。
计算资源：强化学习训练通常需较大计算资源，建议提前规划硬件配置。