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核心要点

环境建模与状态表示
动作空间与策略选择
奖励机制与反馈循环
训练与优化

1. 环境建模与状态表示

环境建模是AI Agent系统的基础，它决定了Agent如何感知和理解外部世界。状态表示则是将环境中的信息转化为Agent可以处理的形式。
原理

环境建模：定义环境的规则和状态转换逻辑。
状态表示：将环境状态编码为向量或矩阵形式，便于Agent处理。

完整代码示例
import numpy as np

class Environment:
    def __init__(self):
        self.state = np.zeros(10)  # 初始状态
        self.done = False

    def reset(self):
        self.state = np.zeros(10)
        self.done = False
        return self.state

    def step(self, action):
        if action == 0:
        &nbs