机器人行为模型是描述和预测机器人在特定环境中如何感知、决策和执行动作的数学或计算框架。它定义了从传感器输入到执行器输出的映射关系，通常包含感知模块、决策算法和执行控制三个核心组成部分。这种模型既可以是基于物理规则的确定性模型，也可以是基于数据驱动的概率模型，其本质是通过形式化表达让机器人具备在复杂环境中自主运作的能力。
在产品开发实践中，行为模型的质量直接影响机器人应对动态场景的鲁棒性。当前主流方法包括基于强化学习的端到端建模、分层状态机架构以及结合知识图谱的混合模型，这些技术已成功应用于服务机器人路径规划、工业机械臂精细操作等场景。值得注意的是，优秀的行为模型往往需要在计算效率与行为复杂度之间取得平衡，这正是产品经理需要重点关注的设计权衡点。