在强化学习 (RL) 中，状态空间是智能体在其环境中可能遇到的所有可能情况或状态的集合。状态是环境当前情况的快照，智能体使用它来决定其下一步行动。例如，在国际象棋游戏中，每个状态可以代表棋盘上所有棋子的位置。状态空间包含这些棋子的每一种可能排列，即使是那些在实践中可能永远不会发生的排列。状态空间的大小和结构直接影响 RL 算法的学习方式：较小或离散的空间更容易管理，而较大或连续的空间则需要更高级的技术。
状态空间的设计会影响 RL 算法的运行方式。如果状态空间是离散且有限的（例如网格世界迷宫），则像 Q-learning 这样的方法可以直接将状态映射到表中的值。然而，现实世界的问题通常涉及连续或高维状态（例如，来自机器人的传感器读数），这使得表格方法不切实际。在这种情况下，函数逼近（如神经网络）用于跨状态进行泛化。例如，自动驾驶汽车的状态可能包括速度、摄像头数据和激光雷达测量——数百个变量形成一个复杂的、连续的状态空间。诸如深度 Q 网络 (DQN) 或策略梯度之类的算法通过学习模式而不是记忆单个状态来处理这些问题。
在设计状态空间时会出现实际挑战。包含无关细节会使状态空间膨胀，减缓学习速度，而省略关键信息可能会阻止智能体解决任务。例如，在房间中导航的机器人需要知道其位置，但不需要知道墙壁的颜色。此外，部分可观察性（例如，扑克玩家看不到对手的牌）迫使智能体使用观察而不是真实状态，从而导致部分可观察马尔可夫决策过程 (POMDP)。开发人员必须通过实验平衡抽象和细节，以创建有效的状态表示，使智能体能够有效地学习。