强化学习 (RL) 中的持续任务是指智能体与环境无限期交互，而没有预定义的终点的问题。与具有明确起点和终点的情节性任务（例如，赢得游戏或完成一个级别）不同，持续任务要求智能体在无限的时间范围内持续学习和行动。目标是最大化长期累积奖励，通常使用折扣因子来优先考虑即时奖励而不是长期奖励。这些任务在系统持续运行的现实场景中很常见，例如机器人技术、资源管理或自主系统。
持续任务的一个关键挑战是确保智能体在不重置环境的情况下有效地学习。例如，维持平衡的机器人或优化能源使用的服务器必须适应动态条件，而没有“重新开始”的情节。这需要算法能够处理非平稳性——环境或奖励结构随时间变化——并平衡探索（尝试新动作）与利用（使用已知的有效动作）。经验回放或自适应探索策略（例如，衰减的 epsilon-greedy）等技术通常用于解决这些挑战。此外，由于任务永远不会结束，智能体必须管理无限的状态和动作空间，通常需要函数逼近（例如，神经网络）来泛化学习。
实际示例包括根据市场数据不断调整策略的算法交易系统，或实时优化能源使用的 HVAC 系统。在这些情况下，智能体的策略会随着新数据的到来而逐步更新，而缺乏情节边界意味着传统的评估指标（如情节性奖励）的意义不大。相反，每步平均奖励或收敛到稳定策略等指标会优先考虑。具有函数逼近的 Q 学习、actor-critic 方法或策略梯度方法（例如，PPO）通常在此应用。这些方法侧重于稳定、渐进的改进，而不是情节性表现，这与持续任务的无限期性质相一致。