017、反思与学习模块（二）：经验回放与持续学习

张开发

• 2026/4/20 22:17:38 • 15 分钟阅读

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一、从一次深夜调试说起上周在部署一个巡检机器人Agent时遇到个怪事：白天训练时明明收敛得很好，晚上换了个新车间环境，Agent直接“失忆”了——遇到之前解决过的问题又开始瞎撞。查了一夜日志才发现，新数据进来后把旧经验全冲掉了，模型就像个金鱼，只有七秒记忆。这个问题让我重新审视Agent的“学习”机制。我们总希望Agent能持续进化，但如果没有合适的记忆管理，学得快忘得也快。今天要聊的经验回放（Experience Replay）和持续学习（Continual Learning），就是解决这个痛点的关键组件。二、经验回放：不只是个缓存队列很多人把经验回放简单理解成“把数据存起来再抽样”，其实这里面门道不少。先看一个我早期写残的版本：classNaiveReplayBuffer:def__init__(self,capacity=

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