The details of this mormalization must wait until Chapter 3, but the basic idea is simply to capture the most important aspects of the real problem facing a learning agent interacting over time with its environment to achieve a goal.
※句子大意：
这种规范化过程的细节要留到第 3 章讲解，但基本思路很简单，就是捕捉学习智能体（learning agent）面临的真实问题的最核心方面，该智能体随时间推移与环境交互，以达成一个目标。
※语法分析：
1. 句子主干: The details... must wait... but the basic idea is... to capture... aspects...（并列复合句，由 but 连接两个分句）
2. facing...的分析：facing a learning agent（现在分词短语作定语，修饰 problem 面临学习智能体的真实问题）
facing后面接一个名词的用法很正常啊。比如：
The country is facing a population explosion. 这个国家正面临着一场人口爆炸。
Many homeless people are facing a tough winter. 许多无家可归者正面临严冬的考验。
I'm facing a lot of big problems at work these days. 近来我面临着很多工作上的严重问题。
They are currently facing a long legal battle in the US courts. 他们目前在美国法院面临旷日持久的官司。
这段文字不太好理解的是Learning Agents，我从网上查了一下，算是学习了一下，附在后面供参考：
※Learning Agents - 学习代理（学习智能体）
Learning Agents 是 AI 领域中的关键组件，能够利用当前和以前的经验，避免不必要的行为，并学习新的选项以提高性能。此种类型代理能够将感知能力整合到早期未见的环境观察中，并将其存储为内部状态，从而为未来的决策和行动提供有用的信息。因此，Learning Agents 不仅仅是执行任务，还包括研究和规划。
举个例子：
打个比方，自动驾驶是一个典型的基于高级代理的应用，可以通过利用内部状态和学习来避开交通拥堵路线，或自动调整车速和车内温度等控制参数。通过感知环境的变化并将其纳入内部状态，自动驾驶可以做出智能的决策，以提供更高效、安全和舒适的驾乘体验。
特点：
Learning Agents 这种高级代理的优势在于能够不断学习和适应新的情况和选项，以改进其性能。通过整合感知、学习和规划能力，这些代理能够在复杂和动态的环境中做出智能决策，并根据实时情况进行调整，从而使得它们能够应对各种挑战，并在未知环境中展现出强大的适应性和性能提升能力。
组成组件：
通常而言，Learning Agents 由以下四个主要组件组成，这些组件共同促进了整体学习过程：
1. Learning Element-学习元素：
Learning Element 是学习代理的核心组成部分，利用来自评论家的反馈信息来帮助自身学习，并观察自身的表现并与预设的性能标准进行比较。学习元素负责协调代理的各个组件，以实现学习和提高性能的目标。
2. Critic-评论家：
Critic 向学习元素提供有关代理行为对于预设标准的反馈信息，评估执行元素所采取的行动及其有效性，并向学习元素提供适当的指导。评论家的反馈帮助学习元素调整其内部状态，以改进表现。
3. Performance Element-执行元素：
执行元素采取实际的外部行动，通过与环境进行交互来产生影响。学习元素可以根据来自评论家的反馈要求修改执行元素的行动。因此，执行元素在设计和修改学习元素时起着关键作用。
4. Problem Generator-问题生成器：
Problem Generator 实际上不是生成问题，而是为智能体提供从外部环境中获取更多信息的新情境。它向学习元素公开，为其提供更有用的指导，帮助其更好地学习和适应环境。
这些组件共同作用，使得 Learning Agents 能够不断改进自身的行为和性能。学习元素通过与评论家的交互获取反馈信息，并通过修改执行元素的行动来实现学习。问题生成器提供新的情境和指导，促进学习元素的发展。整体而言，这些组件协同工作，使得学习代理能够逐步提高性能并适应不断变化的环境。
