强化学习中的代理是指一种能够感知环境状态并作出决策的实体。代理通过观察环境的状态，执行相应的动作，并根据环境的反馈来调整自己的行为，以实现既定的目标。代理在强化学习中扮演着关键的角色，它可以是一个机器人、一个控制系统，甚至是一个人类决策者。
代理的特点包括：
感知环境：代理能够感知环境的状态，可以通过传感器或者其他方式获取环境的信息。决策动作：代理根据感知到的环境状态，通过执行特定的动作来影响环境。获得反馈：环境对代理的动作会产生反馈，这个反馈可以是奖励或惩罚，用来评估代理的行为好坏。学习和调整：代理根据环境的反馈来调整自己的行为，以获得更多的奖励或者减少惩罚，从而学习如何更好地实现既定的目标。在实际应用中，代理可以是一个自动驾驶汽车，通过感知道的路况信息来决定下一步的行驶方向；也可以是一个智能控制系统，根据环境的变化来调整生产线的运行参数；还可以是一个金融交易系统，根据市场的变化来调整投资组合。无论是哪种应用场景，代理都需要具备感知、决策、反馈和学习调整的能力，以实现其既定的目标。
因此，强化学习中的代理是指一个能够感知环境、作出决策、获得反馈并学习调整的实体，它在实现特定目标的过程中起着至关重要的作用。