碰到“下一步会发生什么说不准、但又必须一路做选择”的问题，强化学习通常先把它写成一个马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）。一句话说：MDP 是描述“在不确定环境中反复做决策”的数学框架，核心是把问题拆成状态、动作、奖励、转移、折扣这五样东西。
五元组长这样：
| 元素 | 符号 | 含义 | 打游戏的例子 |
|---|---|---|---|
| 状态 | S | 当前局面 | 角色站在哪、还剩多少血 |
| 动作 | A | 能做的选择 | 跳、跑、攻击 |
| 奖励 | R | 这一步拿到多少分 | 吃金币 +1，掉坑 -100 |
| 转移概率 | P | 做完动作后落到哪个局面 | 跳跃可能踩中敌人，也可能踩空 |
| 折扣因子 | γ | 未来的分打几折 | 眼前的金币，比十分钟后的更值钱 |
把它写成函数就是：给定当前状态 s 和动作 a，环境按某个概率分布给出下一个状态 s′ 和一个即时奖励 r。所谓“马尔可夫”，意思是下一步只跟现在有关，跟你怎么走到今天的无关——就像你此刻堵在路上，关心的是当前路况，而不是你半小时前从哪个门出的。
它和邻近概念的区别可以用一张表说清：
| 概念 | 有状态 | 有动作 | 动作会改变后续局面 |
|---|---|---|---|
| 马尔可夫链 | 有 | 无 | —— |
| 多臂老虎机 | 无 | 有 | 否 |
| MDP | 有 | 有 | 是 |
| POMDP | 有但看不全 | 有 | 是 |
马尔可夫链只能被动观察；多臂老虎机（Multi-armed Bandit）拉一次不影响下一次，所以没有“状态”可言；MDP 则是动作会改写局面；POMDP（部分可观测 MDP）更进一步，状态看不全，只能靠观测去推断，比如只看到雷达光点却要判断敌机在哪。
对从业者的实际意义有两层。第一，写一个强化学习环境，本质就是在回答这五个问题：状态包含哪些信息、动作空间是离散还是连续、每步给多少奖励、转移是确定性还是随机、折扣取多大。第二，奖励设计最危险——奖励写歪了，模型会钻空子刷分而不解决真问题。对普通职场人来说，凡是“要反复试错、结果带随机、收益要看若干步之后”的事，比如调投放预算、排生产计划，都可以先按这五格拆一遍，常常能发现原来只盯着即时反馈的毛病。
具体框架里这些元素的字段名和接口细节，以官方文档为准。