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做 Agent 开发的工程师，应该都体会过同一个落差：接一个大模型 API，配上 system prompt 和几个工具函数，一个"能干活"的 Agent 原型可能半天就搭出来了；可一旦丢进真实业务，问题接踵而至——模型会在多轮工具调用后忘记最初目标，会在同一个 error 上反复重试，会自信地编造一个并不存在的 API 返回值。这些问题的根源，不在于某一次 prompt 写得不好，而在于大多数人仍然把 Agent 当作"大模型的另一个壳"在写。

斯坦福 CS329A 这门课，把观察角度从"提示词技巧"拉高到了"系统能力"。从课程标题里的三个关键词就能看得很清楚：推理（Reasoning）、搜索（Search）、强化学习（Reinforcement Learning）。它真正想问的是：一个 Agent 能否在复杂任务里想得更清楚，探索得更多，并且从自己的错误里真正学会改进——而不是靠工程师反复调 prompt 来"手动打补丁"。

这篇文章不做课程复述，也不评价任何具体讲师，而是站在准备系统学习 Agent 开发的工程师角度，把 CS329A 这条主线拆开讲：推理解决什么问题，搜索解决什么问题，强化学习解决什么问题，三者怎么闭环成"自我改进的 Agent"，以及你学完如何在真实项目里落地。如果你正在做或者准备做 Agent，这篇文章能帮你先建立一张完整的技术地图，再决定从哪一块开始投入。

1. Agent 开发为什么需要系统级方法

Agent 这个词被讲得很多，但大多数项目里的 Agent，本质还是"大模型 + 工具调用 + 固定 Prompt"的三件套。它能跑通 demo，却撑不起复杂业务，原因可以归纳成三层。

第一层是不可靠。LLM 的输出是概率采样，同样一个问题换一种问法，结果可能从"查餐厅并确认营业时间"变成"直接替你下单"。Agent 必须在这种不确定性的基础上构建确定性的流程，但 prompt 能约束的是"语气和格式"，约束不了"决策是否正确"。

第二层是不可控。多轮工具调用里，模型会逐渐丢失上下文。比如一个链式任务："查询用户订单状态，如果异常则发起退款申请，同时给客服发工单。" 很多模型会在执行到退款的时候，忘了"同时给客服发工单"这个并列要求。这类错误不是单点 prompt 能解决的，它暴露的是模型在长程规划上的能力边界。

第三层是最容易被忽略的：不可改进。传统 prompt 项目里，模型今天犯的错，明天还会犯。工程师能做的是不断追加"不要做 X"的负例描述，可补丁越多，系统越脆弱，甚至出现 prompt 过长导致截断。真正让 Agent 从错误中学习，需要的是训练层面或搜索机制层面的迭代，而不是对话层面的修补。

如果把 Agent 开发看成一条路，大多数人停在第一站：再调一调 prompt，再加一个工具，再堆几篇 RAG 文档。但这条路越往后走，边际收益越低。CS329A 提出的方向是：把 Agent 当作一个系统来构建。推理负责"想对"，搜索负责"试全"，强化学习负责"学会"。后面所有内容，都围绕这三点展开。

2. CS329A 的课程主线：一门课抓住三大支柱

先说明一点：课程讲义和课堂细节需要去官方渠道获取，这里只基于公开信息和课程标题本身做主线分析。从"自我改进 AI 智能体：从推理、搜索到强化学习"这个定位来看，CS329A 的教学设计非常清晰——它不想讲"Agent 是什么"这种科普，也不想只讲某个框架的用法，它想把 Agent 的能力拆成三层，每层对应一类关键技术。

第一层是推理。让 Agent 在回答或行动之前，先产生一条"思考路径"。模型不是直接给出结论，而是先生成子问题、约束条件、候选方案，再综合出一个结果。这一层解决的是"答案质量"问题。

第二层是搜索。当问题足够复杂、候选方案爆炸时，Agent 需要在状态空间里探索。搜索算法负责组织这种探索，让模型不是一条路走到黑，而是维护多条路径、回溯、剪枝、择优。这一层解决的是"覆盖广度"问题。

第三层是强化学习。模型从成功的轨迹和失败的轨迹中提取训练信号，通过策略优化不断调整自己的行为，让"碰巧做对"变成"稳定做对"。这一层解决的是"长期改进"问题。

可以用一个表格把三者区隔开：

这张表值得贴在工位边上。它把 Agent 的能力分到了不同时间尺度：推理发生在模型生成的那一刻，搜索发生在 Agent 决策循环中，而强化学习发生在你拥有一批数据之后的离线或在线训练中。三者不是互相替代的关系，而是层层支撑的关系。下一章开始逐个展开。

3. 推理（Reasoning）：让 Agent 先学会"想清楚再答"

3.1 为什么推理是 Agent 的第一块地基

如果 Agent 连一个问题的正确推理都做不好，后面的搜索和强化学习都是在低质量地基上盖楼。早期 GPT-3 时代大家就发现，直接让模型回答数学题，它经常一本正经地给出错误答案；但如果你在 prompt 里加一句"请先逐步思考再作答"，准确率会明显提升——这就是最简单的推理增强：思维链（Chain-of-Thought，CoT）。

CoT 的原理不难理解：它把模型的一次性映射，变成逐步的中间推导。对于 Agent 来说，价值不只是"答对题"，而是把决策过程显式化。比如"用户要求订明天上午的会议室，并通知参会人"，模型如果在内部把任务拆成"查询会议室可用性 -> 选择可用时段 -> 调用预定接口 -> 发送通知"，那么每一步出错时，开发者和模型本人都能看到错在哪里，也才谈得上后面用搜索去修正。

3.2 思路链路：从 CoT 到 Self-Consistency

CoT 只是一个起点。它对单条推理路径上的"一步错、步步错"非常敏感。于是出现了 Self-Consistency：让模型用较高 temperature 采样多次，生成多条独立的推理路径，然后对最终答案做投票。这相当于在一个模型内部做了"多次头脑风暴，再民主决策"。

再往下走是 Self-Refine 和 Reflexion 这类方法。它们让模型先生成一个初步结果，然后把它交给一个"评论者"角色检查错误，再让生成者基于评论修正。这里已经出现"自我改进"的雏形：不是靠外部人类的反馈，而是模型自己检查自己。你可能会说，这不就是多写几轮 prompt 吗？对，机制上确实是多轮生成，但关键区别在于：搜索阶段会系统化地决定"评什么、改什么、什么时候停止"，这就把随意重试变成了可控算法。这也是推理向搜索过渡的连接点。

3.3 示例：用 Self-Consistency 提升 Agent 决策稳定性

下面用一个最小可替换的 Python 骨架演示 Self-Consistency 的核心逻辑。call_llm是占位实现，实际使用中请替换成你的模型服务（OpenAI 兼容接口、vLLM、Ollama 都可以）：

# 文件路径：examples/reasoning_self_consistency.py """ 使用 Self-Consistency 提升 Agent 推理稳定性。 核心思路：多次采样推理路径 -> 提取最终答案 -> 多数投票。 真实使用时，把 call_llm 替换成你的模型服务即可。 """ import os from collections import Counter import requests MODEL = os.environ.get("LLM_MODEL", "your-model-id") BASE_URL = os.environ.get("LLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1") def call_llm(prompt: str, temperature: float = 0.7) -> str: """调用 OpenAI 兼容接口的简单实现。""" resp = requests.post( f"{BASE_URL}/chat/completions", json={ "model": MODEL, "messages": [ {"role": "system", "content": "请逐步推理，并在最后一行输出：最终答案：<结果>"}, {"role": "user", "content": prompt}, ], "temperature": temperature, "max_tokens": 1024, }, timeout=60, ) resp.raise_for_status() return resp.json()["choices"][0]["message"]["content"] def extract_answer(text: str) -> str: """从推理文本中提取最终答案。""" marker = "最终答案：" if marker in text: return text.split(marker)[-1].strip() lines = [line.strip() for line in text.strip().split("\n") if line.strip()] return lines[-1] if lines else "" def solve_with_self_consistency(question: str, n_samples: int = 5) -> str: answers = [] for _ in range(n_samples): raw = call_llm(question, temperature=0.7) answers.append(extract_answer(raw)) result = Counter(answers).most_common(1)[0][0] print(f"采样答案：{answers}") print(f"最终选择：{result}") return result if __name__ == "__main__": question = "一个 Agent 需要依次完成：查天气、订餐厅、发送日历邀请。如果日历服务不可用，应该如何处理？" solve_with_self_consistency(question, n_samples=5)

这段代码的运行逻辑不复杂：每次采样都让模型先输出推理过程，再输出最终答案；extract_answer负责从文本里截出结论；最后用 Counter 做众数投票。真正工程化时，你还可以给每条答案附上模型自评分，或者用验证器过滤错误格式，让投票更可靠。

这里要注意一个容易被忽略的细节：Self-Consistency 能提升稳定性，靠的是多次采样之间的多样性。如果调用模型服务时关闭了 temperature（设为 0），那么多次采样结果几乎一样，投票就没有意义。所以示例里特意用了 0.7，你需要在"多样性"和"质量下限"之间做取舍。

3.4 推理的边界：想得对，但不一定找得到

推理再强，也只是"在已知路径上走得更稳"。当一个问题本身有非常大的组合空间时——比如让 Agent 从几十个 API 中选出合适的组合流程，或者修复一段有多个潜在缺陷的代码——单靠推理能力是不够的。它没有机制去系统性地检查"我是不是漏掉了一条路径"，也没有办法在一条路走死之后主动换路。

这个问题，恰好是搜索要解决的。

4. 搜索（Search）：把试错变成算法能力

4.1 当 Agent 面对开放解空间，推理就不够了

推理解决的是"给定信息，如何推出更好结论"。但真实 Agent 任务常常没有一个封闭的推理链。比如"帮我找到最近三天系统报错的原因"，正确的路径可能是：查日志 -> 过滤关键词 -> 看对应时间段的指标 -> 找到异常服务 -> 检查最近发布单。每一步都有多个候选动作，每个动作都可能引出新的状态。这种空间里，模型不可能一次推理出完整路径，正确做法是"系统性地尝试"。

搜索算法的作用，就是把这套"尝试"组织成有结构的探索。经典搜索算法，比如 BFS（广度优先）、DFS（深度优先）、A*（带启发式的最短路搜索），在人工智能早期就是核心方法论，而现在它们重新回到大模型时代，变成了 Agent 决策引擎的一部分。

4.2 从经典搜索到 LLM 引导的搜索

经典搜索的问题是组合爆炸：状态一多，遍历成本指数级上升。于是现代 Agent 的做法不是纯暴力搜索，而是用 LLM 来"引导"搜索方向，再用搜索算法来"保障"探索质量。这种结合体现在最常见的两个形态是：

• Best-of-N：让模型生成 N 条候选轨迹，再用一个评分函数选出最优的一条。这其实是一种极其简单的搜索，适合并行和成本可控的场景。
• MCTS（蒙特卡洛树搜索）：在候选动作树上反复走"选择 -> 扩展 -> 模拟 -> 回传"四步。AlphaGo 用它下围棋，现在不少推理模型也借鉴这一套思想来搜索推理路径。

通俗理解：搜索让 Agent 从"下第一手棋就决定胜负"变成"先看看这步棋能引向什么局面，再评估要不要走"。

4.3 示例：在工具调用空间中做深度优先搜索

下面用一个简化但有启发性的示例，展示 DFS 在 Agent 工具调用路径搜索中的基本形态。这里的状态是模拟的，真实场景中状态可以是"当前上下文 + 已完成工具结果"，动作则由 LLM 生成候选：

# 文件路径：examples/search_agent_dfs.py """ 在 Agent 动作空间中用深度优先搜索找一条可行路径。 动作：search_web / query_db / send_email 目标：先拿到数据库结果，再发送邮件。 """ from typing import Any, Dict, List def search_web(state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: state["info"] = state.get("info", "") + "web_result;" return state def query_db(state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: state["info"] = state.get("info", "") + "db_result;" return state def send_email(state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: state["email_sent"] = True return state ACTIONS = { "search_web": search_web, "query_db": query_db, "send_email": send_email, } def is_goal(state: Dict[str, Any]) -> bool: return state.get("email_sent", False) and "db_result" in state.get("info", "") def dfs( state: Dict[str, Any], path: List[str], depth: int, max_depth: int, solutions: List[List[str]], ) -> None: if solutions: # 找到一条可行路径即可返回 return if is_goal(state): solutions.append(path[:]) return if depth >= max_depth: return for name, action in ACTIONS.items(): if path and path[-1] == name: continue # 简单剪枝：避免连续执行同一动作 next_state = dict(state) # 分支之间隔离状态 action(next_state) dfs(next_state, path + [name], depth + 1, max_depth, solutions) def main(): init_state = {"info": "", "email_sent": False} solutions: List[List[str]] = [] dfs(init_state, [], 0, 5, solutions) print("找到的可行路径：", solutions[0] if solutions else "无") if __name__ == "__main__": main()

运行后会输出一条可行路径，比如['query_db', 'send_email']。这个示例的价值不在于算法本身，而在于理解"状态复制、分支隔离、剪枝、终止条件"这四个搜索组件。在真实项目里，LLM 负责生成候选动作，评判函数负责给状态打分，而搜索框架负责管理探索。你不需要把 DFS 改成多复杂，关键是把 Agent 的试错过程从"随机重试"改成"有结构的搜索"。

4.4 搜索的真正价值：用探索弥补模型盲区

搜索和推理最大的区别，可以用两句话概括：推理是对已知路径的深化，搜索是对未知路径的拓展。一个 Agent 在工具调用中反复失败时，最常见的本能是"换一种说法再调一次"，这本质是随机重试；而引入搜索之后，系统会记住已经试过的后缀、分支、动作序列，并基于探索策略决定下一步去哪。

这里也有明显的代价：搜索意味着多次调用模型，延迟和成本都会上涨。所以在实际工程里，通常只会对"高价值且高失败率"的任务开启搜索，而不是对每个请求都做。这个取舍意识，也是完整学习 CS329A 时值得重点体会的。

5. 强化学习（RL）：Agent 实现自我改进的真正引擎

5.1 生成式模型为什么"改不动自己"

推理和搜索都发生在"决策时"，也就是用户请求到来之后。它们能提高单次表现，但不会改变模型本身的参数。这意味着一个今天是二流水平的模型，明天还是二流水平，除非有人在训练阶段做点什么。这个"在训练阶段改变模型"的机制，就是强化学习。

很多工程师对 RL 的第一反应是"RLHF 嘛，让模型回答更符合人类偏好"。这没错，但只是 RL 的一个应用。对 Agent 来说，RL 更关键的用途是：把搜索到的好路径固化成策略。搜索负责找到一条好的试错路径，而 RL 负责让模型以后不需要搜索也能走这条路，或者让模型在同样的起点上更愿意生成好的动作。

5.2 RLHF 之后的推理强化学习

最近两年有个明显趋势：多家头部模型把强化学习用于"推理"而不是"对话讨好"。比如 RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards），用规则验证器或代码执行结果作为奖励信号，训练模型生成更长的推理链、更准确的工具调用序列。这种训练方式不依赖昂贵的人类偏好打分，因为奖励是"客观可验证的"：代码跑通了就是 1，跑不通就是 0。

这给 Agent 开发带来的启示非常直接：如果你能定义"什么是一次成功的 Agent 执行"，你就能把大量历史轨迹转成训练数据，用 RL 让模型在统计意义上更擅长这类任务。这比在 prompt 里写一百条"不要这样做"要可靠得多。

5.3 示例：用 TRL 搭建一个最小 PPO 训练流程

下面以 Hugging Face TRL 库为例，给一个最小 PPO 训练骨架。注意 TRL 不同版本 API 有差异，代码中的超参数不是最优值，请以实际版本为准：

# 文件路径：examples/rl_agent_ppo.py """ 最小 PPO 训练骨架：对一个 Agent 任务样本做策略优化。 依赖：transformers、trl，具体版本请自查官方文档。 """ from transformers import AutoTokenizer from trl import PPOConfig, PPOTrainer, AutoModelForCausalLMWithValueHead # 1. 加载基座模型；生产环境建议使用经过 SFT 的模型，而不是从零训练 model_name = "your-base-model" # 例如 Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct model = AutoModelForCausalLMWithValueHead.from_pretrained(model_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) # 2. 配置 PPO 超参数 config = PPOConfig( batch_size=8, learning_rate=1.41e-5, ppo_epochs=4, log_with="tensorboard", ) ppo_trainer = PPOTrainer( config=config, model=model, tokenizer=tokenizer, ) # 3. 构造一条 Agent 任务样本 query = "请写一个 Python 函数，从 JSON 文件中读取配置并返回键值对。" response = ( "def load_config(path):\n" " import json\n" " with open(path) as f:\n" " return json.load(f)" ) query_tensor = ppo_trainer.tokenizer.encode(query, return_tensors="pt") response_tensor = ppo_trainer.tokenizer.encode(response, return_tensors="pt") # 4. 规则函数计算 reward，真实项目可换成偏好模型或验证器 def compute_reward(text: str) -> float: if "def " in text and "json.load" in text: return 1.0 return -1.0 reward = compute_reward(response) # 5. 执行一次 PPO 更新；回调中会自动完成 logits 和 KL 约束相关计算 ppo_trainer.step([query_tensor], [response_tensor], [reward])

这段代码的核心要点不是让你马上跑通训练，而是理解 RL 训练的数据形态：一条query、一条response、一个reward。在真实 Agent 项目中，这三样东西从一个大的轨迹数据集里批量产生——比如让现有 Agent 跑 10 万条任务，用规则或验证器给每条轨迹打分，再拿高分轨迹做策略优化。

5.4 RL 的门槛：数据、算力、稳定性

说句实在话，RL 是三个支柱里门槛最高的。它需要高质量奖励信号、足够的基座模型、可接受的训练成本，还要面对训练稳定性问题。对大多数中小团队来说，直接训练自己的 RL 模型并不现实。但这不代表不需要学：如果你在评估和微调开源推理模型，理解 RL 能让你读懂技术报告里模型是怎么变强的；如果你接的是大模型 API，理解 RL 能帮你设计更好的 reward 采集策略，把"模型不够强"的问题反向反馈给模型服务提供方。

6. 从推理、搜索到强化学习：三者如何闭环

6.1 三个能力的分工

把三章内容放到一起，可以这样理解：

• 推理给 Agent 提供了"单步思考质量"，决定它每一步走得稳不稳。
• 搜索给 Agent 提供了"多步探索能力"，决定它在走错之后能不能换路。
• 强化学习给 Agent 提供了"长期学习机制"，决定它对这类任务会不会越来越熟练。

三者各管一个环节，但真正让 Agent 发生质变的，是它们组合成闭环之后的效果。单独用任何一块，都只是在局部优化。

6.2 闭环循环：一个代码生成 Agent 的自改进过程

假设你正在做一个自动修 bug 的 Agent：

1. 初始模型看到报错信息，直接生成修复代码。这是最朴素的"推理"。
2. 如果修复失败，Agent 进入搜索模式：生成多种候选修复方案，用编译器和测试用例快速验证，记录哪些方案跑通了，哪些没有。这是"搜索"。
3. 把跑通的修复方案和对应的原始报错组装成数据，用规则奖励给高分（比如测试全部通过），然后用 RL 对模型做一轮策略更新。这是"强化学习"。
4. 更新后的模型再遇到类似报错，可能第一步就直接生成正确修复，不再需要走一遍完整搜索。

这个过程就是一个自我改进闭环：搜索负责产生经验，验证器负责判断经验好坏，RL 负责把经验沉淀成模型能力，然后新一轮推理变强，搜索范围可以变得更小、更高效。

6.3 为什么说这是"自我改进 Agent"的技术内核

如果把"自我改进"拆开看，它包含三个动作：探索新的行为、评估行为好坏、把好行为变成默认行为。这三个动作刚好对应搜索、推理（或验证器判断）、强化学习。换句话说，CS329A 课程标题里的"从推理、搜索到强化学习"，不只是罗列三个技术方向，它正是在讲一套让 Agent 不断变强的循环机制。

理解了这个闭环，再回头看你手头的 Agent 项目，就会有一个新的诊断框架：如果 Agent 表现不稳定，问题可能出在"推理不够充分"；如果它在复杂任务里经常找不到出路，问题可能出在"没有搜索机制"；如果它同样的错误反复犯，问题大概率出在"没有学习机制"。这套框架，比"继续调 prompt"有用得多。

7. 学了 CS329A 能做什么：场景、边界与工程落地

7.1 最值得优先尝试的场景

CS329A 覆盖的技术，最适合以下三类场景：

• 复杂工具调用类 Agent：比如多个 API 的组合编排、任务拆解后按序执行。搜索和 RL 都能显著改善这类场景的稳定性。
• 代码生成与代码修复：代码天然有客观验证（编译、测试、运行结果），非常适合 RLVR 方法，也是目前推理模型强化主要的应用战场。
• 需要长程规划的业务流程：比如自动报表、自动化运维排查、数据处理管线。这些任务路径长、分支多，单纯 CoT 不够，需要搜索机制介入。

7.2 不适合的场景与成本警报

也要冷静一点：如果任务只是"从文档里抽答案"或"改写一段文案"，推理、搜索、RL 这三件套都是超配。这类任务用 RAG 加精心设计的 prompt 已经足够，加搜索反而增加延迟和成本。

成本上，搜索会让一次请求的模型调用次数从 1 变成 N，RL 更是烧 GPU 的活。工程上的判断标准很简单：只有当 Agent 错误带来的代价（时间、钱、用户体验）大于搜索或训练的成本时，才值得引入这些机制。

7.3 工程化落地的六个建议

这套建议更多来自 Agent 工程实践中的通用经验，具体约束条件会因为项目类型不同而变化，但实施优先级基本是稳定的：

1. 评估先行。任何 Agent 改造，先建一个几十到几百条样本的评测集，量化基线准确率、失败率、平均调用次数。不要在看不到效果的情况下盲目加复杂度。
2. 日志记录。把模型的原始输入、工具调用链、中间结果、最终输出全部落盘。没有日志，所谓"改进"只是感觉。
3. 可观测的奖励信号。定义清楚"成功"的客观标准，优先用规则验证器，而不是人的主观印象。
4. 渐进引入。先做推理增强（Self-Consistency 最便宜），再在最高价值任务上做搜索，最后再考虑 RL。
5. 设置安全边界。对会执行代码、发消息、改数据的 Agent，加权限限制、确认环节和最大步数限制。
6. 保留回滚路径。新策略上线前做 A/B 对比，任何时候可以切回旧 prompt 或旧模型版本。

8. 常见问题与学习避坑指南

8.1 常见问题排查表

8.2 学习路径建议

如果你准备把 CS329A 这条主线真正消化掉，建议按这个顺序走：

1. 先动手做一个"大模型 + 工具调用"的最简 Agent，理解 baseline。
2. 做推理增强：实现 CoT、Self-Consistency、Self-Refine，量化它们对准确率的影响。
3. 选一个 Agent 任务引入搜索：先做 Best-of-N，再尝试 MCTS 或其他树搜索框架。
4. 用开源小模型跑一个 RLVR 实验，比如让模型生成正确的字符串或简单代码，用规则验证器打分。
5. 再回去读推理模型的技术材料，你会发现很多概念不再是黑话。

避坑提醒：不要一开始就去复现大规模 RL 训练，成本高、调试难。先用小模型、小验证集把机制跑通，再迁移到更大的场景。学习过程也建议以周为单位评估进展，不要指望两天吃透全部内容。真正有价值的是每做完一步，都能回答"它到底改进了什么、代价是什么"——这种基于实验的体会，比单纯读完所有概念重要得多。

9. 总结：Agent 开发的下一个分水岭

回到开头的问题：为什么你搭的 Agent demo 能跑、生产上却不好用？因为它只有"大模型 + prompt + 工具"这种静态结构，缺的是推理的深度、搜索的广度、学习的机制。

CS329A 这门课真正有价值的地方，不在于教你某个具体框架的 API，而在于给了下一代 Agent 开发一张完整的技术坐标系：推理负责单步质量，搜索负责路径探索，强化学习负责经验沉淀。三者组成的"生成 - 评估 - 学习"闭环，才是"自我改进 Agent"这个说法落到技术层面的真实含义。

如果你只记住一件事，我建议记住这句话：Agent 的下一个分水岭，不是模型回答得更流利，而是系统有没有办法让模型在复杂的真实任务里——想得更深、试得更全、错得更少。建议收藏这篇文章，等开始设计自己的 Agent 评估集或奖励信号时，再回来对照看看，会有更具体的体感。