Sutton 的思想启发我们：机器人系统不应死磕完美模型或一次性设计，而是要以“奖励驱动+层次化抽象+持续学习”的 OaK 框架，让技能库和知识库在运行中自生长，逐步进化为通用智能体。
Sutton 的目标
核心追求：一个 简单且通用的 AI 智能体架构。
关键特性：
通用性（General）：不依赖任何特定领域知识。
经验性（Experiential）：完全基于运行时经验学习，而非设计时注入。
开放式抽象（Open-ended Abstraction）：能持续发展新的概念和时间抽象，复杂性只受限于计算资源。
世界与智能体的关系（智能体所处的基本环境假设）
1. 世界无限复杂 → 智能体只能近似建模
世界包含物理规律、社会制度、其他智能体的意图与行为，复杂度无限。
智能体（AI 或人）有限的计算与记忆能力，注定无法穷举世界的全部状态。
因此，智能体必须依赖近似（approximation）来建模，避免追求“完美的世界模型”。
这为后续提出 抽象（abstraction） 的必要性埋下伏笔：我们必须用更高层的概念来压缩复杂世界。
2. 非平稳性（Non-stationarity） → 世界看似随机
从智能体角度看，其他人的行为可能左右环境结果。
例如：开车时，前车可能左转也可能右转 —— 对方的大脑是确定的，但智能体无法直接观测，只能当作“非平稳”的不确定性。
所以，固定不变的最优策略在现实中不存在，智能体必须持续适应。
这说明智能体必须具备 持续学习 和 动态调整 的机制。
3. 运行时学习的必要性
在设计时注入知识（领域先验）不足以覆盖无限复杂的世界。
智能体要在运行时（runtime）依靠 流式经验数据 自主学习、发现新抽象和规律。
人类成长的过程就是典型案例：出生后通过与世界互动逐渐形成概念体系。
这为 Sutton 提出 基于经验的架构（experiential architecture）提供了根基。
OaK 八步愿景的逐点问题与解法
1. 学习奖励最大化的主策略与价值函数
问题：非线性深度学习在持续学习中会灾难性遗忘。
潜在解法：
持续反向传播（Continual Backprop）：通过 replay / 正则化 来维持旧知识。
弹性权重保持（EWC）、正交梯度投影（OGD） 等方法。
元学习/自适应步长：通过自适应学习率机制（如 IDBD）减少遗忘。
2. 生成新状态特征
问题：如何持续地产生对未来有用的特征？
潜在解法：
Generate-and-Test 策略：先随机生成特征，再测试其有用性。
表示学习（representation learning）：自监督方法（autoencoder、contrastive learning）。
IDBD（增量自适应步长）：动态生成偏差调整，逐渐逼近有效表征。
3. 特征排序
问题：如何判定哪些特征值得关注？
潜在解法：
基于 使用频率：看特征在策略或价值函数中是否被频繁用到。
基于 提升贡献：看引入该特征后，预测/规划误差是否下降。
基于 互信息：度量特征与奖励之间的相关性。
4. 构建子问题
问题：子问题不能预定义，必须由智能体自身生成。
潜在解法：
特征达成子问题：每个重要特征的变化都可作为子问题（见 Abel et al. 2022）。
好奇心驱动探索（Intrinsic Motivation）：让智能体通过不确定性或信息增益来生成子任务。
“玩耍”机制：模仿婴儿，主动尝试与环境交互，从而涌现出自然子问题。
5. 为子问题学习解法（选项）
问题：如何高效学习大量子问题？
潜在解法：
离策略学习（off-policy learning）：并行学习多个子问题的解法。
层次化 RL（HRL）：将子问题当作选项，由更高层策略调用。
自监督预训练：利用环境交互数据同时训练多个子任务。
6. 学习选项的状态转移模型（知识）
问题：子问题解法必须带来可预测的结果。
潜在解法：
模型学习：训练预测器来建模“执行选项 → 终止状态”的分布。
不确定性建模：使用贝叶斯方法或 ensemble 评估模型置信度。
多样化结果预测：支持一个选项带来多个潜在后果。
7. 执行规划
问题：如何用选项模型进行有效规划？
潜在解法：
抽象层次价值迭代：在“选项空间”上而非“动作空间”进行规划。
启发式搜索（A）* 或 蒙特卡洛树搜索（MCTS）：结合抽象模型进行更高效推理。
模型预测控制（MPC）：利用学到的模型进行滚动预测。
8. 维护元数据
问题：如何识别模型在哪些地方可靠？
潜在解法：
统计监控：记录特征、选项和模型的误差分布。
置信度评估：通过不确定性估计判断模型适用范围。
特征淘汰/重用机制：避免无用或冗余特征消耗资源。
总体来看：
Options 解决了“时间抽象”的问题。
Knowledge 解决了“预测与规划”的问题。
Reward-respecting Subproblems 解决了“如何生成合适的子任务”的问题。
而 OaK 的八步循环，就是将这些元素嵌入一个“自生长系统”中，让智能体能在复杂世界里持续进化。
OaK 核心扩展如何解决“常用模型的缺陷”
1. 引入 Options（选项）
问题：传统模型中的动作是“瞬时”的，缺乏时间抽象。
解决：通过选项（option）将一段动作序列压缩为“高层动作”。
例如，“捡起杯子”由几十个低层次动作组成，但作为一个选项，它就是一个整体。
好处：让智能体能够在更高时间尺度上进行规划，提升效率与泛化。
2. 引入 Knowledge（知识，即选项模型）
问题：传统模型中的状态转移只预测一步，无法支撑复杂规划。
解决：为每个选项建立状态转移模型（选项模型），预测 整个选项的执行后果。
例如，“去厨房”后可能到达厨房（成功），也可能在路上遇到障碍（失败）。
好处：支持智能体“长距离跳跃式思考”，从“逐步模拟”升级为“宏观规划”。
3. Reward-respecting Subproblems（与奖励一致的子问题）
问题：智能体无法直接枚举所有潜在子任务。
解决：让子问题来源于 特征的变化，并要求“不能严重损害主奖励”。
好处：子问题变成了 探索-利用 的驱动来源（好奇心），避免子问题脱离目标。
对机器人研究和开发的启发
1. 世界复杂性与抽象能力
启发：机器人系统不能依赖“完美的世界模型”，必须用近似和抽象来应对复杂环境。
落地：
机器人感知系统要支持多层次表征：像素级（视觉输入）、对象级（物体检测与跟踪）、任务级（场景理解）。
在实际部署中，应避免过度依赖全局精确建图，而是更多依赖相对表示与局部抽象（如物体-操作对，而不是全环境建模）。
2. 非平稳性与持续学习
启发：现实中的机器人环境（工厂、厨房、商超）具有非平稳性，固定策略无法应对。
落地：
构建支持在线微调或终身学习的控制系统（如 LoRA/Adapter 在线微调）。
设计 人机协同闭环：当策略失效时，允许人类干预 → 记录新演示 → 策略快速更新。
借鉴 HIL-SERL 或 ForceMimic 的范式：通过“人类干预+自适应 RL”在几小时内获得新技能。
3. 奖励假设与目标设定
启发：奖励统一了多任务目标，复杂行为可以由简单奖励催生。
落地：
机器人任务可以尽量简化奖励信号：例如“是否成功放置物体”“是否完成巡检”。
对于多目标任务（效率、安全、能耗），可以通过奖励权重组合或分层奖励来处理，而不是人为硬编码大量规则。
在 Sim2Real 场景中，可以利用稀疏奖励配合模仿学习（IL+RL），避免密集手工奖励。
4. 常用智能体模型与其缺陷
启发：传统 Agent 模型缺乏高层抽象，导致机器人“只会做动作，不会做任务”。
落地：
引入层次化结构：
低层：运动控制（joint trajectory / grasp execution）。
中层：技能选项（pick, place, push, open door）。
高层：任务规划（清理桌子、做一顿饭）。
让机器人不仅能做“关节动作”，还能表达“选项动作”，最终对接自然语言描述。
