强化学习教程：构建智能代理的核心概念.md

强化学习的核心概念和算法，强调了其在构建智能代理中的重要性。强化学习是一种通过与环境互动来优化智能体行为的学习方法，核心目标是最大化累积奖励。文章深入探讨了强化学习的基础要素，如智能体、环境、状态、动作、奖励、策略等，以及解决问题的框架——马尔可夫决策过程（MDP）。针对常见算法，本文介绍了基于值函数的Q-learning和SARSA，以及基于策略的策略梯度与Actor-Critic方法。同时，文章还探讨了深度强化学习的最新进展，包括DQN、A3C和PPO算法在复杂环境中的应用。强化学习的实际应用涵盖了游戏智能体、机器人控制、自动驾驶和推荐系统等领域，展现出其广泛的潜力。然而，强化学习也面临样本效率低、探索-利用平衡难以掌握等挑战。未来的发展方向包括自监督学习、元学习以及多智能体系统的研究，预示着强化学习将继续推动智能体技术的革新。