模型自由强化学习（Model-Free Reinforcement Learning）是强化学习的一种范式，其核心特征在于智能体无需预先了解环境动态模型（即状态转移概率和奖励函数），而是通过与环境的直接交互来学习最优策略。这种学习方式通过试错机制不断优化行为，仅依赖观测到的状态、动作和即时奖励信号来更新价值函数或策略参数。与需要环境模型的基于模型的强化学习相比，模型自由方法更具通用性，适用于难以建模的复杂现实场景，其典型算法包括Q-Learning、SARSA和策略梯度方法等。
在实际产品开发中，模型自由强化学习的优势在于能够处理动态变化或部分可观测的环境，例如游戏AI开发、机器人实时控制或个性化推荐系统。以电商场景为例，推荐算法可以通过用户的点击反馈（即时奖励）持续优化策略，而无需预先构建用户行为转移模型。但需要注意的是，这类方法通常需要大量交互数据才能收敛，因此在资源受限的场景中可能需要结合离线强化学习或模仿学习等技术进行优化。