智能Agent自我提升指南：从基础架构到持续优化

1次阅读

共计 1889 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。

刚接触智能 Agent 开发时，我经常遇到这些问题：训练了好几天，Agent 的表现却像无头苍蝇；环境稍微变化，之前的表现就全废了；明明给了大量数据，学习效率却低得让人抓狂。后来才发现，这些问题都指向同一个核心——Agent 缺乏有效的自我提升机制。

监督学习：适合有明确标签数据的场景，比如分类任务。但在动态环境中，需要持续标注数据，成本太高。
强化学习：通过试错学习，特别适合决策类问题。本文重点介绍的 DQN 就是其中经典算法。
进化算法：模拟自然选择过程，适合参数搜索空间大的情况，但计算资源消耗较大。

以下是基于 PyTorch 的 DQN 核心框架（需要安装 torch==1.12.0 和 gym==0.26.2）：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from collections import deque
import random

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.memory = deque(maxlen=10000)  # 经验回放缓冲区
        self.gamma = 0.95    # 折扣因子
        self.epsilon = 1.0   # 初始探索率
        self.epsilon_min = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.995

        # 神经网络定义
        self.model = nn.Sequential(nn.Linear(state_size, 24),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(24, 24),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(24, action_size)
        )

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def act(self, state):
        # ε-greedy 策略
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return random.randrange(action_size)
        state = torch.FloatTensor(state)
        act_values = self.model(state)
        return torch.argmax(act_values).item()

    def replay(self, batch_size):
        minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
        for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
            target = reward
            if not done:
                next_state = torch.FloatTensor(next_state)
                target = reward + self.gamma * torch.max(self.model(next_state)).item()

            state = torch.FloatTensor(state)
            target_f = self.model(state)
            target_f[action] = target

            loss_fn = nn.MSELoss()
            loss = loss_fn(self.model(state), target_f)
            loss.backward()

        # 衰减探索率
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay