本研究提出了ParMod框架，旨在解决非马尔可夫任务中的奖励稀疏性和长时记忆问题。通过将任务模块化为子任务并利用多个代理并行训练，该框架显著提高了学习效率和性能。

深度强化学习中的问题包括奖励稀疏性、信用分配和错位。为了解决这些问题，引入了连续概念瓶颈代理（SCoBots），通过整合连续的概念瓶颈层使决策过程透明化，领域专家能够理解和纠正模型的错误行为。SCoBots在Pong等游戏中应用，帮助解决了错位问题。