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在我们自动驾驶汽车项目的第四部分，涉及Carla、Python、TensorFlow和强化学习，主要聚焦于开发实际代理。前面已经处理了环境类，现在需要从模型角度展开讨论。假设您已经完成过强化学习教程，否则可能会感到困惑。

在设计代理时，需要考虑模型本身的预测能力。由于探索/epsilon策略的影响，代理的每一步不仅是一个可信的预测，同时也是一个训练过程。因此，获取尽可能多的帧率（FPS）至关重要，同时教练也需速度快。为此，可以使用多线程或 multiprocessing。线程处理相对简单，可以有效提升效率，可能后续会提供具体代码示例。

当前代码框架如上所示，完成基本功能。接下来，我们需要创建一个新的DQNAgent类。该类结构类似于强化学习教程中的主网络和目标网络。主网络负责预测，目标网络用于更新最新模型。教练的目标是在有限的样本中进行训练，使用多线程等技术优化性能。

在该类中，初始化阶段需要创建主模型和目标模型，并初始化TensorBoard进行日志记录。模型创建使用Xception作为基础，可以根据需要替换。训练循环将从回放记忆中随机抽取样本，对模型进行优化。目标网络定期更新，保持训练稳定性。

优化策略包括保持足够的样本量，调整探索率，选择合适的学习率和批量大小。回测文化效果可通过TensorBoard跟踪，记录训练过程。整个流程需具备良好的训练初始化，避免长时间卡顿。

实验方案设置了常量如记忆容量、批量大小等，需要根据实际需求进行调优。此外，保持前后状态的预测准确性至关重要。通过将当前状态和未来状态结合，模型能更好地进行价值估计。

整体框架控制在合理范围内，匹配实际应用需求。通过循环训练和更新，最终达到平衡点，以实现高效的强化学习。