打造自主学习的AI Agent：强化学习+LangGraph代码示例

在充满不确定性的现实世界里，AI的价值不在于预设规则，而在于持续学习和适应

AI Agent这个概念最近被炒得很热，从管理日程的语音助手到仓库里跑来跑去的机器人，大家都在谈论Agent的"自主性"。但是真正让Agent变得intelligent的核心技术，其实是强化学习（Reinforcement Learning, RL）。

想象一下自动驾驶汽车在复杂路况中的决策，或者量化交易系统在市场波动时的操作——这些场景的共同点是什么？环境动态变化，规则无法穷尽。传统的if-else逻辑在这里完全失效，而RL恰好擅长处理这类问题。它让Agent像人一样，从试错中学习，在探索（exploration）和利用（exploitation）之间找平衡。

本文会从RL的数学基础讲起，然后深入到知识图谱的多跳推理，最后在LangGraph框架里搭建一个RL驱动的智能系统。

RL的底层逻辑：马尔可夫决策过程

教机器人玩游戏的过程其实很像教小孩骑自行车——没人会给它写一本"如何骑车的完整手册"，而是让它自己试，摔了就爬起来再试，在练习的同时我们给予帮助，如果做对就鼓励，做错了给个提示应该怎么做，这样慢慢他就学会了，而RL的数学框架就是根据这个流程设计的。

RL的核心是Markov Decision Process（MDP），它把决策过程拆成几个要素：状态（State）、动作（Action）、转移概率（Transition）、奖励（Reward）和折扣因子（Discount Factor）。形式化表示是个五元组 (S, A, P, R, γ)。

State（状态集合 S）就是"现在是什么情况"。比如对于一个走迷宫的机器人，状态可能就是它在网格上的坐标（3,5）；而对于自动驾驶系统，状态会复杂得多——车速、位置、周围障碍物、天气情况等等都得考虑进去。状态可以是离散的（grid position），也可以是连续的（speed from 0 to 100 mph）。

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