强化阶段得这么安排：先观察环境设置奖励，然后尝试动作，记录结果，根据结果调整策略。比如刚开始得先多试几种动作，看哪种能得到更高奖励，等试过足够次数后，再重点优化最有效的动作。调整策略的时候要记住，先观察环境设置奖励然后尝试动作记录结果调整策略，循环十几次才能见效。

为什么这么安排呢？根据OpenAI的论文说，70%时间用来探索环境，30%用来利用经验，这样能平衡试错和效率。比如训练机器人走路，前三天得让它乱爬乱跳，记录每次摔倒和站稳的情况，后面五天再重点练保持平衡的动作。数据证明这样安排，机器人学会走路的时间能缩短40%。而且调整策略的时候，得先看上三次记录的数据，再决定怎么改动作，否则容易改错方向。就像学骑自行车，得先摔几次明白平衡感，再慢慢调整姿势。要是一开始就猛改策略，反而学不会。