强化学习中的代理(Agent)是指一个能够感知环境，进行决策和行动的实体。代理通过与环境的交互，不断地观察环境的状态，选择合适的动作，并根据环境的反馈来调整自己的策略，以达到最大化预期奖励的目标。
代理与环境之间的交互是通过以下几个步骤实现的：
感知：代理通过感知模块观察环境的状态，这些状态可以是可观测的特征，比如游戏中的棋盘状态，或者传感器采集的环境数据。决策：基于观察到的状态，代理会根据预先定义的策略来选择行动。这个策略可以是基于规则的，也可以是基于学习的，比如价值函数或者策略网络。行动：代理执行选择的行动，将其应用到环境中。反馈：环境对代理的行动做出响应，通常是一个奖励信号，用来评估代理行为的好坏。这个奖励信号可以是正向的，鼓励代理继续这样的行为，也可以是负向的，惩罚代理的行为。通过不断地感知、决策、行动和反馈的过程，代理能够学习到如何在特定环境下获得最大化的累积奖励，从而实现自身的目标。
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