AI 智能体通过动态调整策略来平衡探索与利用，从而在收集环境信息的同时最大化长期奖励。探索涉及尝试新动作以发现潜在的更好结果，而利用则侧重于使用已知动作来产生最高的当前奖励。挑战在于避免陷入次优例程（过度利用）或浪费资源在无成效的实验上（过度探索）。有效的算法通过在数学上量化不确定性、奖励潜力或收集新信息的价值来达到这种平衡。
常见的技术包括 epsilon-greedy 方法，智能体在大多数时间选择已知的最佳动作（利用），但偶尔以小概率（epsilon）选择随机动作（探索）。例如，推荐系统可能会在 95% 的时间向用户展示受欢迎的项目（利用），并在 5% 的时间测试新的建议（探索）。另一种方法是上限置信区间（UCB），它通过计算预期奖励周围的置信区间来优先考虑具有高不确定性的动作。在机器人导航迷宫中，如果基于 UCB 的智能体对其潜在奖励估计具有广泛的置信区间，表明存在未开发的潜力，则可能会优先考虑较少行进的路径。Thompson 采样采用贝叶斯方法，从可能奖励的概率分布中采样以决定动作，从而自然地平衡基于不确定性的探索和利用。
这种平衡通常会随着时间的推移而发生变化。在训练初期，智能体会优先进行探索以构建知识库，然后随着它们完善策略逐渐转向利用。例如，在像 AlphaGo 这样的游戏 AI 中，初始训练涉及探索不同的动作，而后期阶段则侧重于利用经过验证的高策略。开发人员可以通过调整超参数（例如，随着时间的推移减少 epsilon）或使用自适应方法（如熵正则化，它惩罚过于自信的策略）来调整这种平衡。实际应用还需要考虑环境因素：在快速变化的环境中（例如，股票交易），智能体必须保持持续探索以适应新的模式，而稳定的系统（例如，工业控制）一旦优化后，可以更侧重于利用。监控累积奖励和探索率等指标有助于验证所选策略是否按预期工作。