强化学习中on-policy和off-policy的区别：小白从入门到吃透

要搞懂这两个概念，咱们先记住一个核心区别：

on-policy = 边用边学，学的策略和用的策略是同一个；
off-policy = 学用分离，学的策略和用的策略不是同一个。

咱们用生活类比开头，小白秒懂：

• 学骑自行车：你自己骑，摔了就调整姿势（自己用的策略=自己学的策略）→ on-policy；
• 学做菜：看大厨视频学技巧，自己回家练（大厨的策略=“用的策略”，你优化的策略=“学的策略”）→ off-policy。

下面咱们从基础概念→核心区别→例子拆解→优缺点→实战建议，一步步讲透。

一、先搞懂：什么是“policy（策略）”？

强化学习里的策略，就是智能体（比如机器人、LLM）的“行动指南”——在什么状态下，该做什么动作。
比如：

• 游戏AI：血量低于30%（状态）→ 立刻加血（动作）；
• LLM的GRPO训练：收到数学题（状态）→ 生成解题步骤（动作）。

策略的本质，就是一个“状态→动作”的映射函数，咱们后面说的“学”和“用”，都是围绕这个函数展开的。

二、核心区别：on-policy（同策略）vs off-policy（异策略）

咱们用表格+大白话对比，一目了然：

对比维度	on-policy（同策略）	off-policy（异策略）
核心逻辑	智能体亲自探索环境，用自己生成的“经验”（状态-动作-奖励）来更新自己的策略	智能体可以借鉴别人的经验，或者用自己过去的经验，来更新目标策略
学用关系	学的策略 = 用的策略（同一个策略）	学的策略 ≠ 用的策略（两个不同策略）
数据来源	只能用当前策略实时生成的新数据	可以用任意策略生成的旧数据（自己的、别人的都可以）
样本利用率	低——旧数据会被淘汰，每次更新都要重新生成数据	高——旧数据能反复用，一次探索的数据可以喂给多个策略学习

举个更直观的例子：走迷宫

假设智能体的目标是从起点走到终点，避开陷阱。

1. on-policy的走法（比如SARSA算法）

• 智能体自己走迷宫，每一步都按照当前的策略选方向（比如“优先走右边”）；
• 走一步记一步经验：(当前位置, 往右走, 没踩陷阱, 新位置)；
• 用这一步的实时经验更新自己的策略（比如“右边走不通，下次换左边”）；
• 关键：更新策略后，旧的经验就没用了，因为策略变了，旧经验是“老策略”生成的，和新策略不匹配。

2. off-policy的走法（比如Q-learning算法）

• 智能体可以先让一个“探索策略”去走迷宫（比如“随机乱走”），记录所有经验：(位置A, 往上走, 踩陷阱, 位置B)、(位置C, 往下走, 到终点, 奖励100)；
• 智能体自己的“目标策略”（比如“找最短路径”），反复学习这些记录下来的经验；
• 关键：探索策略和目标策略没关系，就算探索策略很烂（随机乱走），目标策略也能从中挑出有用的经验优化自己。

三、小白必懂的关键细节：为什么会有这两种方法？

1. on-policy：稳扎稳打，适合新手入门

on-policy的核心是 “知行合一”——学的和用的完全一致，所以训练过程很稳定，不容易学歪。

• 优点：算法逻辑简单，收敛速度快，新手容易实现（比如SARSA比Q-learning好理解）；
• 缺点：样本浪费严重——每次策略更新后，之前生成的所有数据都作废了，需要重新探索环境，算力消耗大。
• 代表算法：SARSA、Policy Gradient（策略梯度）、GRPO（你之前问的GRPO就是典型的on-policy算法！）

补充：GRPO是on-policy的原因
GRPO训练LLM时，用当前策略生成多个答案，计算优势值后，直接用这些数据更新同一个策略；旧的回放数据本质上也是当前策略生成的优质样本，并没有用其他策略的数据，所以属于on-policy。

2. off-policy：灵活高效，适合复杂场景

off-policy的核心是**“学用分离”**——探索策略负责“收集经验”，目标策略负责“优化升级”，两者各司其职。

• 优点：样本利用率极高——一次探索的数据可以反复用，比如用游戏高手的录像，能训练出比高手更强的AI；节省算力，不用反复探索环境；
• 缺点：训练不稳定，容易“学歪”——比如借鉴的经验和目标策略不匹配，可能导致策略优化方向出错；算法逻辑比on-policy复杂。
• 代表算法：Q-learning、DQN（深度Q网络）、DDPG

四、避坑指南：小白容易混淆的2个点

1. “用历史数据”≠ off-policy

   • on-policy也可以存历史数据（比如GRPO的回放缓冲区），但这些数据必须是当前策略生成的；
   • off-policy的关键不是“用历史数据”，而是“用非当前策略生成的数据”。

2. 不是非黑即白，有中间形态
   有些算法是“半on-policy半off-policy”，比如Actor-Critic的一些变种，核心看更新策略时用的是谁的经验。

五、实战建议：什么时候用哪种？

• 新手入门、场景简单（比如小迷宫、简单游戏）→ 选on-policy（比如SARSA、GRPO），稳定好上手；
• 场景复杂、算力有限（比如大型游戏、机器人导航）→ 选off-policy（比如DQN），省算力、样本利用率高；
• 训练LLM的强化学习方法（比如GRPO、RLHF）→ 大多是on-policy，因为要保证生成的答案和当前策略对齐，避免模型学歪。

六、一句话总结

on-policy是“自己动手，边做边改”，off-policy是“借鉴经验，择优升级”。

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