强化学习（RL）存在一些关键局限性，开发者在将其应用于实际问题时应予以考虑。首先，RL 算法通常样本效率低下，需要与环境进行大量交互才能学习到有效的策略。例如，训练一个 RL agent 玩复杂视频游戏可能需要数百万次的试错步骤，这在数据收集缓慢或成本高昂的场景中（例如机器人或工业自动化）是不切实际的。例如，物理机器人无法在不磨损或受时间限制的情况下进行数百万次实验。此外，设计一个能够可靠指导 agent 行为的奖励函数也具有挑战性。设计不当的奖励可能导致意外行为——比如一个清洁机器人优化于避开障碍物而不是实际清洁——或在稀疏奖励环境（例如，agent 只在获胜时获得奖励的游戏）中未能提供有意义的反馈。
其次，RL 在探索-利用权衡和泛化能力方面存在困难。平衡探索新策略与利用已知策略的需求是很困难的，尤其是在大型或动态环境中。例如，使用 RL 的推荐系统可能会过度利用热门商品，而忽略可以提升用户满意度的利基内容。此外，RL 模型通常无法泛化到训练环境之外。在模拟晴朗气候下训练的自动驾驶汽车在雨雪天气下可能表现不佳，需要针对每种新条件进行代价高昂的重新训练。这种适应性不足限制了 RL 在环境不可预测变化的场景中的适用性。
最后，RL 带来安全和道德问题。Agent 通过试错进行学习，这可能在训练过程中导致风险或有害行为。例如，基于 RL 的交易算法可能会执行高风险交易以最大化利润，而忽略监管或道德界限。在医疗保健或自主系统等领域，确保安全探索尤为关键，因为错误可能导致严重后果。这些局限性突显了在实施 RL 解决方案时需要仔细设计、测试和进行领域特定的调整。