在人工智能（AI）和强化学习（Reinforcement Learning）领域，Deterministic Agent（确定性智能体） 和 Stochastic Agent（随机性智能体） 的核心区别在于它们制定决策（即策略 Policy）的方式。 简单来说，区别在于：面对完全相同的情况，确定性智能体每次都会做完全相同的事；而随机性智能体则可能根据概率做不同的事。 以下是详细的解释： --- 1. Deterministic Agent（确定性智能体） 定义： 确定性智能体的策略（Policy）是状态到动作的一对一映射。对于任何给定的状态 $s$，智能体总是选择同一个特定的动作 $a$。 数学表达： $$a = \pi(s)$$ （输入状态 $s$，直接输出动作 $a$） 特点： 无随机性： 只要输入（环境状态）不变，输出（动作）永远不变。 可预测性： 这种智能体的行为非常容易预测。 贪婪性（通常）： 在强化学习中，确定性策略通常对应于“利用”（Exploitation），即总是选择当前认为价值最高的那个动作。 例子： 国际象棋程序： 如果面对一个特定的棋局，程序计算出“马走日...
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