1. CQL算法是离线强化学习的代表算法，通过引入保守性正则项来抑制Q值过高估计、缓解分布偏移问题。 2. 该算法通过学习一个保守的Q函数，确保策略在该Q函数下的期望值能够成为其真实价值期望的下界，从根本上缓解价值分布漂移带来的负面影响。 3. CQL算法的核心技术设计围绕“如何构建合理的保守性约束”展开，具体包括对Q值的正则化约束与目标函数的整体设计。 4. 保守性约束Q值是CQL的核心思想，通过对Q值进行保守性约束，限制估计的Q值在某个合理的范围内，确保估计值函数更加保守，降低分布偏移带来的不良影响。 5. CQL的目标函数形式为在标准Q学习目标函数的基础上，添加了保守性正则化项，通过调整正则化系数，可以灵活调节保守程度，实现最优的策略学习效果. 6. CQL算法的代理类包含了对Q网络、策略网络、优化器、经验回放、熵调节等方面的实现和参数设置。 7. 代理类中的学习方法包括了更新策略网络、更新alpha、更新Q网络、软更新目标网络等步骤，涵盖了算法的核心学习过程。 8. 代理类中的动作选择方法包括了根据状态选择动作、根据策略网络输出选择动作等步骤，展示了算法在实际环境中的应用。 9. CQL算法通过保守性Q值估计，缓解了离线强化学习中的分布偏移和值函数过估计问题，具有在高风险、数据稀缺或交互成本极高的领域发挥作用的潜力。