政策漂移

政策漂移（Policy Drift）是强化学习领域的重要概念，指代理在长期自我进化过程中，其行为可能逐渐偏离初始目标的风险。

定义

随着代理持续从用户交互中学习，它可能过度适应特定用户的偏好或错误模式，导致：

• 泛化能力下降
• 行为偏离初始目标
• 产生不可预测的决策

在OpenClaw-RL中的风险

[[openclaw-rl]]的"边用边学"模式使得政策漂移成为一个现实问题：

• 代理越用越懂用户，但也可能过度个性化。
• 长期自我进化可能导致行为偏离初始设计目标。
• 需要额外的安全护栏机制。

缓解措施

• OPD的token级监督：比传统方法更稳健，提供精确的指导而非模糊的奖励。
• 定期评估：监控代理行为是否偏离预期。
• 混合训练：结合通用任务训练和个性化训练，平衡泛化与个性化。

开放问题

• 如何平衡个性化与泛化能力？
• 长期自我进化的安全边界在哪里？
• 是否需要引入"遗忘"机制来防止过度适应？