RLeXplore是一个统一的模块化工具包，实现了八种代表性内在奖励算法。它通过标准化的程序解决了内在奖励算法比较中的混淆因素，包括实现、优化和评估方法的差异。该工具包支持多种内在奖励类型，如基于计数、好奇心驱动、基于记忆和信息论。RLeXplore提供了简便的安装方法、详细教程和基准测试结果，为内在动机强化学习研究提供了有力支持。