基于深度强化学习的Agent智能体是结合了深度学习和强化学习技术的一种智能体。

首先，深度学习是人工智能领域中的一种重要技术，它利用神经网络模型从大量数据中学习表示和特征，使机器能够具有类似于人类的分析学习能力。深度学习对于处理大规模、高维度的数据非常有效。

而强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优行为的学习范式。在强化学习中，Agent通过执行动作并接收来自环境的奖励或惩罚信号，来学习在给定状态下应该采取哪种动作以获得最大的累积奖励。

基于深度强化学习的Agent智能体则整合了这两者的优势。它使用深度学习来提取高维、复杂的环境特征，并用强化学习来决定如何基于这些特征采取行动以获得最大的长期奖励。这样的智能体可以处理复杂的、连续的状态和动作空间，并且能够从原始数据中学习有效的表示和行为策略。

这种结合使得Agent智能体能够处理更复杂的问题，并在许多具有挑战性的任务中表现出色，如机器人控制、游戏AI、自动驾驶等。它代表了当前人工智能研究的前沿方向，并有望为许多实际问题提供智能解决方案。