奖励函数（Reward Function）是强化学习系统中指导智能体行为的关键机制，它通过量化评估智能体在每个时间步采取行动后获得的即时收益，为学习过程提供明确的优化方向。这个数学函数将环境状态、智能体动作及其产生的后果映射为一个标量数值，正值代表期望行为，负值则对应需要规避的行为。其设计质量直接决定了智能体能否高效地学习到预期策略，既需要准确反映任务目标，又要避免因奖励稀疏或分配不当导致的学习困难。
在产品开发实践中，奖励函数设计往往需要结合领域知识进行精心调校。比如在游戏AI中，击败敌人可能获得+10奖励，而自身生命值损失则对应-5惩罚；在物流机器人路径规划中，准时送达获得正向奖励，能耗与碰撞则产生负向奖励。值得注意的是，过于简单的奖励函数可能导致智能体钻规则漏洞，而过度复杂的函数又会使学习过程难以收敛。现代深度强化学习常采用奖励塑形（Reward Shaping）技术，通过添加中间奖励信号来引导智能体行为，这要求产品经理与算法工程师紧密协作，在系统目标与学习效率之间寻找平衡点。