在强化学习中，奖励是指导智能体学习过程的关键信号。代理在环境中采取行动，并根据这些行动，以奖励或惩罚的形式接收反馈。奖励表明代理人行动的即时价值，帮助其调整政策以最大化长期回报。
代理的目标是随着时间的推移最大化累积奖励。积极的奖励加强了导致期望结果的行为，而消极的奖励或惩罚则阻止了不期望的行为。通过将某些动作与更高的奖励相关联，代理学习哪些动作是有益的并且应该重复。
奖励对于代理商了解哪些行为有助于实现最终目标以及应避免哪些行为至关重要。有效的奖励设计对于确保智能体学习正确的行为并且不会制定次优策略至关重要。