机器学习中的 Agent 是什么？
引言
博主本人要开一个新坑了，主要分享机器学习相关的内容。本人越来越觉得机器学习将来会是 "传说级别" 的技术，因此，需要------跑步前进！
正文
Agent：在机器学习中其中文应该翻译为智能体，是指一个做决策的实体，它在某个环境中观察（感知）当前的状态，然后根据一个策略做出行动（Action），并从环境中获得反馈（奖励或惩罚），以便改进自己的行为策略。
我们可以简单地将 Agent 理解为 一个不断试错、学习如何在环境中达成目标的"AI 小脑袋"。它就是我们训练的那个"模型"，它的目标是学会一套策略：在不同的状态下采取最优的行动。
机器学习的本质就是让机器像新生儿一样随机性地做一些动作，同时我们会根据它做出的随机性动作给予它对应的奖励，这些奖励本质上可以视作一种评价标准，当设定目标场景后，完成目标任务时获得奖励越高的策略就是越好的策略，同时也是我们训练的 Agent 在当前场景下所倾向于使用的策略。
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