强化学习（Reinforcement Learning, RL）是人工智能领域的一项重要技术，指代理通过与环境的交互，在获得奖励或惩罚的反馈基础上，学习如何制定一系列决策以最大化长期累积回报。与有监督学习不同，强化学习不预先提供正确答案，代理需通过试错探索，逐步发现哪些行为序列能够达到目标。

应用场景与使用示例

强化学习广泛应用于机器人（学习物体抓取或自主导航）、游戏（如国际象棋、围棋，AI已超越人类顶尖选手）、物流或能源系统优化、金融投资组合管理，以及数字平台中的个性化推荐。

例如，在推荐系统中，代理根据用户反馈不断调整推荐内容以提升用户参与度；在机器人领域，机械臂可通过奖励信号学习抓取不同形状的物体。

主要软件工具、库和框架

主流强化学习工具包括OpenAI Gym（RL仿真环境）、Stable Baselines3（标准算法实现）、Ray RLlib（大规模分布式训练）、TensorFlow Agents、Keras-RL，以及Google的Dopamine。

这些工具为研究、原型开发及工业级RL解决方案部署提供了丰富的环境、算法和接口支持。

最新进展与发展趋势

强化学习领域的最新进展包括基于模型的方法、与深度学习结合（深度RL）、以及与模仿学习技术的融合。当前研究也关注提升鲁棒性、训练效率、泛化能力，以及通过虚拟仿真减少数据需求。

应用趋势涵盖复杂自主系统（如自动驾驶、无人机）、工业自动化，以及与其他AI范式结合，打造更具适应性和可靠性的智能体。