在强化学习中，学习过程围绕着两个主要组成部分的互动展开：智能体和环境。可以将智能体看作学习者或决策者，而环境则是它与之互动的系统，包含智能体以外的一切。

智能体：学习者与决策者

智能体是我们正在训练的实体。它的目标通常是随时间推移最大化累计奖励。它感知环境的当前状况，被称为其状态，并根据此状态选择一个动作来执行。

智能体的例子有：

学习下棋的程序。
学习在迷宫中导航的机器人。
学习优化交通灯时序的算法。
学习向用户推荐产品的系统。

智能体根据状态选择动作的内部机制被称为其策略，我们稍后会更详细地讨论。目前，请理解智能体是核心学习组成部分。

环境：智能体所处的系统

环境代表智能体与之互动的一切。它接收智能体选择的动作，并通过转换到新状态并提供一个数值奖励信号来响应。环境定义了“游戏规则”或智能体在其内部运作的物理规律。

根据上面的例子，相应的环境将是：

棋盘、棋子和对手的走法。
迷宫结构，包括墙壁和目标位置。
道路网络、交通流量和车辆传感器。
用户群、产品目录和用户互动历史。

环境负责：

呈现状态： 告知智能体当前状况。
定义可用动作： 指明智能体在给定状态下可以做什么（尽管智能体选择要执行哪个动作）。
计算状态转换： 根据当前状态和智能体的动作确定下一个状态。这种转换可能是确定性的（总是相同的结果）或随机的（概率性结果）。
提供奖励： 向智能体发送一个标量反馈信号，指示该转换的即时期望程度。

智能体与环境的互动循环

强化学习的主要构成是智能体与环境之间持续的互动循环。在每个离散时间步长（表示为 $t$ ）上，会发生以下序列：

观察： 智能体观察环境的当前状态， $S_t$ 。
动作选择： 根据观察到的状态 $S_t$ ，智能体根据其策略选择一个动作 $A_t$ 。
环境响应： 环境接收动作 $A_t$ 。根据 $S_t$ 和 $A_t$ ，环境转换到新状态 $S_{t+1}$ 。
奖励反馈： 环境向智能体提供一个奖励信号 $R_{t+1}$ ，作为此次转换的反馈。
学习： 智能体利用观察到的转换 ( $S_t$ , $A_t$ , $R_{t+1}$ , $S_{t+1}$ ) 更新其内部知识或策略，以期在未来做出更好的决策。

这个循环重复进行，使智能体能够通过试错来学习，将特定状态下的动作与它们倾向于产生的奖励联系起来。

强化学习中基本的互动循环。智能体采取动作，环境则以新状态和奖励作为响应。

定义界限

设定智能体与环境之间清晰的界限很重要。该界限通常划定在智能体可以直接控制的范围边缘。例如，在机器人学中，智能体可能控制发送到机器人马达的电压，但电压如何引起运动、摩擦和传感器读数的物理原理则属于环境的一部分。智能体无法改变物理定律；它只能在环境施加的限制内选择动作。同样，奖励计算机制被认为是环境的一部分，而非智能体。智能体的目标是最大化环境产生的奖励。

理解这种分离是根本所在。智能体学习一种策略，以便与环境定义的动力学和奖励结构进行最佳互动。在接下来的章节中，我们将进一步阐述这些想法，从状态、动作和奖励开始。