奖励工程侧重于设计有效的奖励函数，以引导 AI 系统朝着期望的行为发展。三种常见的技术包括奖励塑造、惩罚设计和课程学习。奖励塑造涉及添加中间奖励，通过将复杂任务分解为更小的步骤来帮助代理学习。例如，一个学习抓取物体的机器人可能会因更靠近目标而获得递增的奖励。惩罚设计通过分配负面奖励来阻止不良行为，例如，当自动驾驶汽车偏离车道时扣分。课程学习逐渐增加任务难度，让代理在处理更困难的挑战之前掌握基础知识，例如在推进到完整游戏玩法之前，在简化的关卡上训练游戏 AI。
另一个关键方法涉及平衡稀疏奖励和密集奖励。稀疏奖励，例如仅在解迷宫的代理到达出口时才给出分数，可能会导致学习缓慢，因为反馈不频繁。工程师通常通过引入更密集的奖励来解决这个问题——例如，为朝着目标前进提供小的积极信号。多目标奖励系统将多个目标组合成一个单一的函数。送货无人机可能会针对速度（因较短的路线而获得奖励）和安全（因靠近障碍物飞行而受到惩罚）进行优化。这些系统通常使用加权和或约束来确定目标的优先级，需要仔细调整以避免意外的权衡，例如为了速度而牺牲安全。
人机回路方法和逆强化学习 (IRL) 也被广泛使用。通过让用户对代理行为进行评分，人类反馈可以改进奖励，就像在聊天机器人中人类对响应质量进行排名一样。IRL 从专家演示中推断奖励函数，例如通过观察人类驾驶员来学习驾驶行为。混合方法将自动化奖励与人类输入相结合——例如，使用 IRL 来引导奖励函数并根据用户反馈迭代调整它。这些技术有助于使代理行为与难以直接编码的细微的人类目标对齐，确保系统学习既高效又安全。