核心要点
环境建模与状态表示
动作空间与策略选择
奖励机制与反馈循环
训练与优化
1. 环境建模与状态表示
环境建模是AI Agent系统的基础，它决定了Agent如何感知和理解外部世界。状态表示则是将环境中的信息转化为Agent可以处理的形式。
原理
环境建模：定义环境的规则和状态转换逻辑。
状态表示：将环境状态编码为向量或矩阵形式，便于Agent处理。
完整代码示例
import numpy as np
class Environment:
def __init__(self):
self.state = np.zeros(10) # 初始状态
self.done = False
def reset(self):
self.state = np.zeros(10)
self.done = False
return self.state
def step(self, action):
if action == 0:
&nbs