行为机器人学（Behavioral Robotics）是机器人学的一个重要分支，专注于研究机器人如何通过感知、决策和执行来模拟或实现生物体的行为模式。它借鉴了生物学、心理学和控制论的理论，强调机器人在复杂环境中的自适应性和交互能力。与传统机器人学不同，行为机器人学更关注机器人的行为表现而非内部架构，主张通过简单的行为规则组合实现复杂功能，这种方法被称为「自底向上」的设计理念。
在AI产品开发中，行为机器人学的应用尤为广泛。例如，服务型机器人通过模仿人类的社交行为提升用户体验，工业机器人则利用环境适应性行为提高任务灵活性。近年来，随着深度学习与强化学习的结合，行为机器人学在自动驾驶、智能家居等领域展现了更强的环境理解与决策能力，为产品落地提供了更自然的人机交互方案。