强化学习 (RL) 有很多优点，但它也有很大的局限性，开发人员应该注意。一个关键问题是许多RL算法的高样本效率低下。这些算法通常需要与环境进行大量交互才能学习有效的策略。例如，训练代理人玩像围棋这样的复杂游戏可能需要数千个游戏才能达到合理的性能水平。在现实场景中，这可能是不切实际的，甚至是不可能的，例如训练机器人执行精细的手术，每次失败的尝试都可能导致代价高昂的错误。
另一个限制在于勘探与开采的权衡。在RL中，代理必须在探索新策略和利用已知成功策略之间取得平衡。如果代理花费太多时间进行探索，则可能无法利用其已经收集的知识，从而导致次优的性能。相反，如果它过于关注剥削，它可能会错过更好的长期战略。例如，在推荐系统中，如果该模型不断推广受欢迎的商品，则可能无法发现可以随着时间的推移更有效地吸引用户的利基产品。
最后，RL可以在复杂的环境和大的状态空间中挣扎。现实世界的应用程序通常涉及许多变量和条件，使得代理难以有效地导航和学习。自动驾驶车辆必须考虑各种因素，如交通、天气和行人行为。当面对这种复杂性时，传统的RL技术可能难以在合理的时间范围内收敛到合适的策略。因此，开发人员在设计基于RL的应用程序时需要考虑这些限制，以确保它们适合它们将在其中运行的上下文。