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 PARL的目标是构建一个可以完成复杂任务的智能体。以下是用户在逐步构建一个智能体的过程中需要了解到的结构：
 
 ### Model
-`Model` 用来定义前向(`Forward`)网络，这通常是一个策略网络(`Policy Network`)或者一个值函数网络(`Value Function`)，输入是当前环境状态(`State`)。
+`Model` 用来定义前向 (`Forward`)网络，这通常是一个策略网络 (`Policy Network`)或者一个值函数网络 (`Value Function`)，输入是当前环境状态 (`State`)。
 
 ### Algorithm
-`Algorithm` 定义了具体的算法来更新前向网络(`Model`)，也就是通过定义损失函数来更新`Model`。一个`Algorithm`包含至少一个`Model`。
+`Algorithm` 定义了具体的算法来更新前向网络 (`Model`)，也就是通过定义损失函数来更新`Model`。一个`Algorithm`包含至少一个`Model`。
 
 ### Agent
-`Agent` 负责算法与环境的交互，在交互过程中把生成的数据提供给`Algorithm`来更新模型(`Model`)，数据的预处理流程也一般定义在这里。
+`Agent` 负责算法与环境的交互，在交互过程中把生成的数据提供给`Algorithm`来更新模型 (`Model`)，数据的预处理流程也一般定义在这里。
 
 提示： 请访问[教程](https://parl.readthedocs.io/en/latest/getting_started.html) and [API 文档](https://parl.readthedocs.io/en/latest/model.html)以获取更多关于基础类的信息。