在强化学习 (RL) 中，环境是智能体学习的基础框架。它定义了引导智能体决策的规则、动态和反馈机制。当智能体采取行动时，环境会处理该行动，转换到新的状态，并提供奖励信号。这个循环——行动、状态转换、奖励——是 RL 的核心循环。例如，在一个网格世界游戏中，环境可能由一个 2D 网格组成，智能体在其中移动以避开障碍物并到达目标。环境在这里的作用是强制执行移动规则（例如，墙壁阻碍移动），更新智能体的位置，并分配奖励（例如，到达目标奖励 +1，撞墙奖励 -1）。没有环境，智能体就无法获得学习所需的上下文。
环境的结构直接影响智能体的学习过程。关键组成部分包括状态空间（智能体可能遇到的所有可能情况）、行动空间（智能体可以采取的有效行动）和奖励函数（衡量成功或失败）。例如，考虑训练一个机器人在迷宫中导航。状态空间可能包括机器人的坐标和传感器数据，行动空间可能包括向前移动、向左/向右转，奖励函数可能会惩罚碰撞并奖励朝着出口方向的进展。环境的设计——例如稀疏奖励（仅在到达目标时给予）与密集奖励（频繁的反馈）——会显著影响学习速度。奖励函数设计不当（例如，奖励非预期的行为）可能导致智能体学习次优策略，这突显了环境的关键影响。
环境的复杂性和可观察性也各不相同，这会影响算法的选择。在完全可观察的环境中（例如国际象棋），智能体拥有完整的状态信息，这使得 Q-learning 等更简单的算法成为可能。在部分可观察的环境中（例如扑克，对手的牌是隐藏的），智能体必须推断隐藏的状态，这通常需要基于记忆的方法，如循环神经网络 (RNN) 或 POMDP 求解器。此外，环境可以是确定的（例如，规则固定的物理模拟）或随机的（例如，存在传感器噪声的现实世界机器人）。例如，在模拟环境中训练自动驾驶汽车可以进行受控测试，但将策略转移到现实世界需要处理天气或交通等不可预测的因素。这些差异强调了需要根据环境的特性调整 RL 算法才能有效学习。