本研究提出了一种离线强化学习中的离散扩散技能（DDS）算法，旨在解决离散技能空间的开发问题。该算法结合变换器编码器和扩散解码器，显著提升了长时间任务的表现，在AntMaze-v2基准测试中性能提高至少12%，同时增强了可解释性和训练稳定性。