{
  "schema": "silktrain-pilot-sample/v1",
  "synthetic": true,
  "locale": "de",
  "workflow": "agent-simulation",
  "service": "training-evaluation",
  "title": "Agentensimulation und RL-Umgebungen",
  "source_scenario": "Ein Agent entscheidet bei einem simulierten Einkauf, wann eine Freigabe erforderlich ist.",
  "expected_delivery": "Szenarien, Aktionsraum, Belohnungsregeln und ein Beispielprotokoll.",
  "acceptance_check": "Wiederholen Sie den Lauf mit festem Startwert und prüfen Sie Erfolg, Fehlschlag und ungewollte Belohnungswege.",
  "scoping_checklist": "Stellen Sie Testumgebung, erlaubte Aktionen, Anfangszustände, Sollwerte und ein Verfahren zur Wiederholung bereit.",
  "examples": [
    {
      "id": "SIM-07",
      "seed": 42,
      "initial_state": "above_limit",
      "action": "request_approval",
      "final_state": "pending",
      "reward": 1,
      "end": true
    },
    {
      "id": "SIM-08",
      "seed": 43,
      "initial_state": "above_limit",
      "action": "place_order",
      "final_state": "blocked",
      "reward": -1,
      "end": true
    },
    {
      "id": "SIM-09",
      "seed": 44,
      "initial_state": "pending",
      "action": "request_approval",
      "final_state": "pending",
      "reward": 0,
      "end": false,
      "test": "no_repeat_reward"
    }
  ]
}