多任务强化学习 (RL) 是一种框架，其中 AI 代理学习同时或依次执行多个不同的任务，使用一组共享的学习技能或知识。 与专注于掌握单个任务（例如，赢得特定游戏）的传统 RL 不同，多任务 RL 旨在使代理能够跨任务进行泛化，从而提高效率并减少为每个新问题从头开始重新训练的需求。 代理通常利用跨任务的常见模式或表示，从而使其能够在它们之间转移知识。 例如，一个接受过导航不同环境（例如，仓库和公园）训练的机器人可以共享低级运动控制技能，同时将高级策略适应于每种环境。
多任务 RL 的一个关键方面是代理如何管理共享和特定于任务的组件。 许多方法使用单个神经网络，该网络具有用于通用特征的共享层和用于各个任务的特定于任务的输出头。 或者，模块化架构可以分离感知、规划和行动等组件，从而允许跨任务重用。 参数共享、元学习或基于课程的训练（例如，逐步添加更难的任务）等技术很常见。 例如，一个玩游戏的代理可以通过识别共享的战斗机制（例如，格挡）来学习击败格斗游戏中的多个对手，同时根据每个对手的弱点定制策略。 共享学习和特定于任务的学习之间的平衡至关重要——太多的共享会导致干扰，而太少的共享会降低效率。
多任务 RL 中的挑战包括避免负迁移（即学习一项任务会损害其他任务的性能）以及设计跨任务工作的奖励函数。 例如，如果任务没有正确加权，处理车道变换和避开障碍物的自动驾驶汽车可能会收到冲突的奖励信号。 正则化方法（例如，梯度屏蔽）或动态任务优先级排序（例如，首先关注更难的任务）可以缓解这些问题。 尽管存在复杂性，但多任务 RL 提供了实际好处：为一个模型训练多个任务可以节省计算资源，并且学习到的泛化通常可以提高鲁棒性。 开发人员可以使用 RLlib 或 Stable Baselines3 等框架来实现多任务 RL，这些框架支持多环境训练和参数共享配置。