强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，通过让智能体与环境互动来学习最优策略。以下是训练RL代理的核心步骤：

  1. 定义环境
    环境是代理决策的舞台，需明确状态空间（State Space）、动作空间（Action Space）和奖励机制（Reward Function）。

    强化学习环境

  2. 选择算法
    常见算法包括Q-learning、Deep Q Networks (DQN)、Policy Gradients等。

    Q_learning
    📌 建议先从基础算法入手，如需更深入解析可访问 [/tutorials/rl-introduction](/tutorials/rl-introduction)。

  3. 实现训练循环
    代理通过与环境交互收集经验（s, a, r, s'），并利用这些数据更新策略。

    训练循环过程

  4. 评估与优化
    使用指标如回报（Return）、方差（Variance）评估性能，通过调整超参数提升效果。

    强化学习评估
    ⚠️ 注意避免过拟合，可尝试 [/tutorials/rl-environment-setup](/tutorials/rl-environment-setup) 中的调试技巧。

扩展阅读

通过实践与理论结合，逐步掌握RL代理的训练精髓！🧠