在强化学习中，"agent"（智能体）是指一个在环境中执行动作以达到某个目标的实体。强化学习是一种机器学习范式，其中智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略，以最大化累积的奖励信号。

以下是强化学习中 "agent" 的主要特征和角色：

1. 感知环境： 智能体能够感知环境中的状态。状态是描述环境的关键信息，可以是观测到的数据、环境的内部表示或其他形式的信息。

2. 执行动作： 智能体能够执行动作，改变环境的状态。动作是智能体可以选择的操作，其效果可能影响下一个状态和获得的奖励。

3. 学习策略： 智能体具有一个学习策略，它是从状态到动作的映射。学习策略可以是确定性的，也可以是概率性的。

4. 奖励信号： 在每个时间步，环境向智能体提供一个奖励信号，表示智能体在当前状态执行特定动作的好坏程度。智能体的目标是通过学习适当的策略来最大化累积的奖励。

5. 学习过程： 智能体通过与环境的交互进行学习。它根据奖励信号调整策略，以便在未来的交互中取得更好的结果。常见的学习算法包括Q学习、深度Q网络（DQN）、策略梯度等。

智能体的目标是发展出一个优秀的策略，使其在不断与环境交互的过程中获得最大的累积奖励。强化学习在许多领域有广泛的应用，包括游戏、机器人控制、自动驾驶等。