在人工智能领域，策略是指智能体（agent）为达成特定目标而采取的一系列行动规则或决策方法。策略本质上是一个从环境状态到动作的映射函数，它决定了智能体在特定情境下应当如何行动。在强化学习等范式下，策略可以是确定性的（给定状态总是输出相同动作），也可以是随机性的（输出动作的概率分布）。策略的质量直接影响智能体在环境中完成任务的效果和效率。
在产品开发实践中，策略设计是具身智能系统落地的核心环节。好的策略需要平衡探索与利用、短期收益与长期目标，同时考虑计算效率与实时性要求。例如在服务机器人导航任务中，路径规划策略既要保证避障安全，又要兼顾能源消耗；在对话系统中，回复策略既要满足用户需求，又要保持对话连贯性。当前前沿研究正致力于开发能自动优化策略的元学习算法，以及能够解释策略决策过程的透明化方法。