离线强化学习在实际应用中很重要，但策略需要在线微调。本文探讨了这一过程中的挑战，提出使用贝叶斯设计原则。智能体应基于对最优策略的信念行动，避免性能下降，确保找到最优策略。新算法在多项测试中表现出色，提高了离线数据学习的效率。