AI的学习与适应能力 —— 开箱即用
“真正的智慧不在于知道一切，而在于从每个错误中学习。” —— 佚名
现实是，如果AI要超越静态自动化并真正具备代理性，它必须能够自主学习和做出决策。而这正是强化学习（Reinforcement Learning, RL）的闪光点。它让AI通过试错不断进化，就像人类一样。但如何在代理型AI中实现这一点，特别是使用Python AI开发？这正是我们要探讨的内容！
我在构建第一个RL代理时的失败经历
我还记得我第一次尝试在AI代理中实现强化学习时的情景。当时我很兴奋，阅读了所有的教程，观看了所有关于使用Python构建自主AI模型的YouTube视频。但当我运行第一个Q-learning模型时，AI代理陷入了循环，反复做出同样的错误决策。为什么？因为我还没有优化我的奖励函数。这就像给一个孩子糖果，因为他碰了热炉子。教训深刻！
好消息是，你不必犯同样的错误。在本指南中，我将分解如何……
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