奖励函数是强化学习中指导智能体决策的核心机制，它决定了AI agents如何评估行为的价值。以下是关键要点：
1. 奖励函数的作用
- 引导目标：通过数值反馈（如 +1/-1）明确智能体的优化方向
- 平衡探索与利用：稀疏奖励需设计更精细的阶段性激励
- 避免副作用：需防范奖励黑客（Reward hacking）等非预期行为
2. 奖励函数设计方法
- 直接奖励：完成任务后给予最终奖励（如游戏通关）
- 分层奖励：拆解任务为子目标，设置分阶段奖励
- 内在激励：引入好奇心模块（intrinsic motivation）增强探索性
3. 注意事项
- 奖励稀疏性：避免过度依赖稀疏奖励导致学习效率低下
- 归一化处理：确保奖励值在合理范围内（如使用指数移动平均）
- 安全性验证：需通过人工评估防止奖励函数引发危险行为
如需了解如何将奖励函数与AI agents结合应用，可参考：/guides/ai-agents