模型无关和基于模型的强化学习 (RL) 的主要区别在于，它们是否显式地学习或使用环境的模型。在模型无关的 RL 中，智能体直接从与环境的交互中学习策略或价值函数，而无需构建环境如何运作的内部表示。相比之下，基于模型的 RL 涉及创建环境动态的预测模型（例如，状态如何转换以及如何生成奖励），并使用该模型来计划或改进决策。这两种方法之间的选择取决于样本效率、计算复杂性以及准确建模环境的难度等因素。
模型无关的方法，例如 Q-learning 或策略梯度算法，侧重于通过试错来学习。 例如，在 Q-learning 中，智能体更新一个表格（或神经网络），该表格估计在状态下采取行动的预期奖励，并使用实际经验（状态、行动、奖励、下一个状态）来改进这些估计。 这些方法避免了理解环境机制的需要，从而使其在环境复杂或随机的情况下更易于实施。 但是，它们通常需要大量的交互数据才能收敛，这在机器人等现实场景中可能是不切实际的，因为收集数据既缓慢又昂贵。 模型无关的算法广泛应用于游戏等设置中（例如，训练 Atari 游戏的智能体），在这些设置中，模拟快速且丰富。
基于模型的方法，例如 Dyna-Q 或 Monte Carlo Tree Search（用于 AlphaGo），显式地学习或假设环境的模型。 例如，Dyna-Q 将真实经验与来自学习模型的模拟展开相结合，以更有效地更新其策略。 通过模拟潜在的未来状态，基于模型的智能体可以提前计划并以更少的实际交互做出决策。 然而，构建准确的模型具有挑战性，尤其是在具有高维度或部分可观察性的环境中。 如果模型存在缺陷——例如，如果它低估了状态转换的随机性——智能体的计划可能会导致错误的决策。 基于模型的方法在自动驾驶或工业控制等领域具有优势，在这些领域中，安全性和样本效率至关重要，但它们需要仔细设计以确保模型保持可靠。