在《我的世界》中實現強化學習（RL）是一個巨大的挑戰，而獎勵函數（Reward Function）的設計是其中最核心、最困難的部分，直接決定了算法能否成功學習。

下面我將為你提供一個系統的設計框架、策略和注意事項。

一、核心思想：獎勵函數的層次化設計

不要試圖用一個單一的獎勵函數讓智能體（Agent）從零開始學會一切。這被稱為稀疏獎勵（Sparse Reward） 問題（例如，只在挖到鉆石時給+1000獎勵，其他時候為0），智能體幾乎永遠無法通過隨機探索找到正獎勵。

解決方案是 “獎勵塑造”（Reward Shaping），即設計一個分層級、分階段的獎勵系統，引導智能體一步步走向最終目標。

獎勵層級金字塔

我們的目標是將復雜的終極任務分解成可學習的子任務。
flowchart TD
A[終極目標
獲得鉆石] --> B[高階技能
合成鐵鎬]
B --> C[中級技能
熔煉鐵錠]
C --> D[初級技能
收集鐵礦石]
D --> E[基礎技能
制作木鎬]
E --> F[原子動作
砍樹、挖圓石]

#二、獎勵函數設計策略與示例

1. 基礎生存技能（第一階段）

目標： 讓智能體學會移動、收集基礎資源、合成基礎工具。

行為 獎勵值 設計意圖

成功砍下一塊原木 +1.0 鼓勵收集資源

成功撿起掉落物 +0.1 強化“收集”行為

成功合成工作臺 +5.0 鼓勵使用合成功能

成功合成木鎬 +5.0 鼓勵制作工具

成功挖到圓石 +0.5 鼓勵使用正確工具

受到傷害（摔落、溺水） -1.0 懲罰不安全行為

饑餓值降低 -0.01 / tick 鼓勵尋找食物

技巧： 此階段甚至可以提供 “腳本化”的演示（Demonstrations）或大幅提高關鍵步驟的獎勵，讓智能體快速度過最初級的隨機探索階段。

2. 進階目標與導航（第二階段）

目標： 讓智能體學會探索、尋找特定生物群系、應對簡單威脅。

行為 獎勵值 設計意圖

發現新的生物群系（如山脈） +2.0 鼓勵探索

每秒鐘向Y=0層移動 +0.01 / tick 引導性獎勵（關鍵！）

到達Y=0層（鉆石所在層） +20.0 重大里程碑獎勵

擊殺一只羊并獲得羊毛 +3.0 鼓勵獲取特定資源

被敵對生物攻擊 -2.0 懲罰戰斗失利

技巧： “引導性獎勵”是獎勵塑造的精髓。例如，智能體并不知道“挖礦要去地下”，但如果你給它一個持續獎勵激勵它向下移動，它自己會學會“向下移動是好的”。

3. 復雜任務與最終目標（第三階段）

目標： 完成終極任務鏈。

行為 獎勵值 設計意圖

挖到鐵礦石 +5.0 鼓勵獲取關鍵資源

成功熔煉出一塊鐵錠 +10.0 關鍵合成獎勵

合成鐵鎬 +15.0 鼓勵制作正確工具

挖到鉆石 +100.0 終極目標，巨額獎勵

用錯誤工具挖鉆石（導致消失） -10.0 懲罰錯誤行為

三、技術實現與框架

你無法直接在原版Minecraft中實現RL算法。你需要使用專門的環境接口：

1. Microsoft Malmo (Project AIX):
   ? 官方框架，但已不再積極維護。功能強大但配置復雜。

2. GYM Minecraft:
   ? 基于Malmo的OpenAI Gym接口，更符合RL社區的習慣。

3. MineRL:
   ? 當前最主流、最友好的選擇。它提供了：

   ?   一個標準的Python RL環境。?   大量的人類演示數據，非常適合模仿學習（Imitation Learning）。?   每年舉辦MineRL競賽，鼓勵研究者攻克“從人類先驗知識中學習獲取鉆石”的難題。
   

4. Minetest (開源替代):
   ? 一個開源的MC-like游戲，更容易進行底層修改和接口開發。

四、重要注意事項

1. 觀測空間（Observation Space）:
   ? 不要直接使用像素畫面！ 這會使問題變得極其復雜（維度災難）。

   ? 使用 “矢量狀態（Vector State）” 作為觀測輸入，例如：

   ?   背包內容（{'log': 3, 'cobblestone': 5,...}）?   裝備欄?   生命值、饑餓值、經驗值?   周圍區塊的簡化地圖數據（如方塊ID矩陣）?   實體列表（附近的生物、物品）
   

2. 動作空間（Action Space）:
   ? 也需要進行結構化。一個巨大的“所有可能鍵位的組合”空間是無法學習的。

   ? 將其設計為 離散動作空間，例如：

   ?   [向前移動， 向左轉， 攻擊， 跳躍， 合成]?   合成動作可以進一步參數化（如選擇一個合成配方）。
   

3. 課程學習（Curriculum Learning）:
   ? 不要一開始就讓智能體在復雜世界中學習。先從平坦的超世界開始，關閉敵對生物生成，逐步增加難度。

4. 獎勵縮放（Reward Scaling）:
   ? 不同獎勵的數值量級需要平衡。一個+100的獎勵可能會讓之前所有+0.1的獎勵變得毫無意義，導致策略變得極端。需要對獎勵進行歸一化（Normalize）。

總結與起點建議

對你而言，最實際的起點是：

1. 使用 MineRL 環境：MineRLObtainDiamond-v0 環境正是你的目標。它已經為你定義了動作和觀測空間。
2. 利用人類數據：MineRL提供了大量人類玩家獲取鉆石的演示數據。先從模仿學習（如行為克隆，BC）開始，讓智能體學習人類的基本操作，然后再用強化學習（如PPO）進行微調或優化，這比純粹的RL從零開始學習要快無數倍。
3. 從修改獎勵函數開始：你可以基于MineRL的環境，先嘗試修改和設計你自己的獎勵函數，這是最核心的實驗部分。

獎勵函數的設計是一門藝術，需要你反復迭代和調試。