在强化学习 (RL) 中，早期阶段的探索对于智能体发现有用的动作并为有效的决策打下基础至关重要。在训练开始时，智能体对环境的动态或奖励结构一无所知。如果没有探索，智能体可能会过早地确定次优动作，错失更好的策略。例如，一个学习在迷宫中导航的机器人，最初可能由于早期获得的一点奖励而在每个交叉口都向右转，从而未能发现通往左侧的更短路径。探索确保智能体尝试不同的动作来收集数据，避免过度依赖早期可能存在缺陷的模式。
通常使用 epsilon-greedy、Thompson sampling 或好奇心驱动的方法等探索策略来平衡尝试新动作和利用已知奖励。例如，epsilon-greedy 策略强制智能体采取随机行动（例如，10% 的时间）来采样环境，即使它已经有一个偏好的动作。类似地，Thompson sampling 使用概率模型优先考虑结果不确定的动作，鼓励智能体解决模糊性。在网格世界任务中，智能体最初可能会四处游荡以绘制障碍物地图或找到高奖励区域，如果它只遵循贪婪策略，这是不可能的。这些方法确保智能体在改进其策略之前对环境建立起稳健的理解。
随着训练的进行，探索通常会减少，转而偏向于利用，但早期的探索重点为长期的成功奠定了基础。例如，在像电子游戏这样复杂的环境中，早期探索不足的智能体可能永远无法发现进展所需的关键物品或机制。缺乏初始探索还可能导致灾难性遗忘——智能体的策略变得过于僵化，无法适应新的情境。开发者通常会调整探索参数（如 epsilon 衰减率）以匹配环境的复杂性：稀疏或具有欺骗性的奖励需要更多的探索。如果没有这个早期阶段，智能体的策略可能会变得目光短浅，因此探索是强化学习流程中的基础步骤。