自适应平衡探索与利用：无需手动调整探索参数（如 ε- 贪心的 ε、UCB 的 c），通过后验分布的自然演化实现动态平衡。 高效利用不确定性：奖励不确定性高的手臂（后验分布分散）被采样到高值的概率更高，从而被优先探索；确定性高的手臂则以高概率被利用。计算复杂度低：每次决策只需采样和比较，适合大规模问题（如 K 很大的场景）。 贝叶斯解释性强：直接基于概率模型建模不确定性，结果可解释性好。