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不同的环境允许不同种类的动作。在给定的环境中，有效动作的集合经常被称为动作空间（Action Space）。像雅达利游戏和围棋（Go）这样的环境有离散动作空间（Discrete Action Space），在这个动作空间里，智能体的动作数量是有限的。在其他环境，比如在物理世界中控制一个智能体，在这个环境中就有连续动作空间（Continuous Action Space）。在连续动作空间中，动作是实值的向量。

例如，走迷宫机器人如果只有往东、往南、往西、往北这4种移动方式，则其动作空间为离散动作空间；如果机器人可以向360度中的任意角度进行移动，则其动作空间为连续动作空间。

参考文献：
[1] 张伟楠, 沈键, 俞勇. 动手学强化学习[M]. 人民邮电出版社, 2022.
[2] Richard S. Sutton, Andrew G. Barto. 强化学习（第2版）[M]. 电子工业出版社, 2019
[3] Maxim Lapan. 深度强化学习实践（原书第2版）[M]. 北京华章图文信息有限公司, 2021
[4] 王琦, 杨毅远, 江季. Easy RL：强化学习教程 [M]. 人民邮电出版社, 2022