agent（代理，智能体）
增强学习要解决的是这样的问题：一个能感知环境的自治agent，怎样通过学习选择能达到其目标的最优动作。这个很具有普遍性的问题应用于学习控制移动机器人，在工厂中学习最优操作工序以及学习棋类对弈等。当agent在其环境中做出每个动作时，施教者会提供奖励或惩罚信息，以表示结果状态的正确与否。例如，在训练agent进行棋类对弈时，施教者可在游戏胜利时给出正回报，而在游戏失败时给出负回报，其他时候为零回报。agent的任务就是从这个非直接的，有延迟的回报中学习，以便后续的动作产生最大的累积效应。
视频游戏和机器人是机器学习得到应用的一个巨大领域。一般来说我们有一个Agent（游戏角色或机器人），它必须根据环境（视频游戏中的虚拟环境或者对于机器人来说的真实环境）来行动。
机器学习可以使这个Agent执行任务，比如移动到某个环境中而同时避开障碍或者敌人。在这些情形下一个最受欢迎的机器学习技术是强化学习，Agent通过学习环境的强化系数（如果Agent碰到了障碍物强化系数则为负，如果达到目标则为正）来执行任务。