强化学习 (RL) 中的状态是指智能体用于做出决策的当前情况或环境的表示。它封装了智能体确定其下一步行动所需的所有相关信息。例如，在国际象棋游戏中，状态可以包括棋盘上所有棋子的位置、轮到谁走棋以及关于将军或王车易位的任何规则。状态是一个基本概念，因为它定义了智能体运行的“上下文”，使其能够学习哪些行为会随着时间的推移带来奖励或惩罚。
状态至关重要，因为它们允许智能体系统地推理环境。在 RL 中，智能体通过观察状态、采取行动和获得奖励来与环境交互。状态必须包含足够的信息才能做出最佳决策，而无需冗余。例如，自动驾驶汽车的状态可能包括速度、传感器数据、附近的车辆和交通信号。但是，并非所有状态都是完全可观察的。在部分可观察的环境中（例如扑克牌，你看不到对手的牌），智能体可能会使用观察历史来近似真实状态。完全和部分可观察状态之间的这种区别是设计 RL 系统的关键，因为它会影响 Q 学习（用于完全可观察的情况）或基于 POMDP 的方法（用于部分可观察性）等算法是否适用。
有效设计状态需要平衡完整性和计算效率。如果状态包含太多信息（例如，来自游戏的原始像素数据），它就会变得高维且更难处理。函数逼近（使用神经网络）或特征工程（提取对象位置等关键细节）等技术有助于管理复杂性。例如，在 Atari 的 Breakout 中，状态可以表示为灰度帧的堆叠，以捕获球的运动，而不是原始 RGB 像素。设计不当的状态可能导致学习缓慢或策略欠佳。开发人员经常尝试状态表示——例如离散化连续值（如温度范围）或使用嵌入——以提高智能体的泛化和高效行动能力。状态表示的选择直接影响 RL 解决方案的可行性和性能。