行动与反馈：Agent的执行与学习过程_agent外部反馈机制

1. 背景介绍

强化学习（Reinforcement Learning）作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展。强化学习的核心思想是通过与环境的交互，学习如何做出最优决策以实现特定目标。在这个过程中，Agent（智能体）扮演着至关重要的角色，它通过执行行动并接收环境反馈，不断调整自身策略，最终学会在复杂环境中做出最优决策。

1.1 强化学习的基本框架

强化学习的基本框架包含以下几个关键要素：

• Agent（智能体）: 负责执行行动并与环境交互的实体。
• Environment（环境）: Agent 所处的外部世界，它会对 Agent 的行动做出反应并提供反馈。
• State（状态）: 环境的当前状态，包含了 Agent 所需的所有信息。
• Action（行动）: Agent 在特定状态下可以执行的操作。
• Reward（奖励）: 环境对 Agent 行动的反馈，用于评估 Agent 行动的优劣。
• Policy（策略）: Agent 用于决定在特定状态下执行哪个行动的规则或函数。
• Value function（价值函数）: 用于评估特定状态或状态-行动对的长期价值。

Agent 的目标是学习一个最优策略，使得它在与环境交互的过程中能够获得最大的累积奖励。