在强化学习中，“On-policy”和“Off-policy”是两种不同的学习策略，主要区别在于它们如何处理数据样本和更新策略。

  1. On-policy（同策略）学习：在同策略学习中，智能体使用当前的策略来生成动作，并根据生成的动作进行学习和更新。具体来说，智能体会利用当前策略生成动作，执行这些动作与环境进行交互，然后根据与环境的交互结果来更新当前策略的参数。这意味着智能体只会学习和改进当前的策略。On-policy学习方法的一个典型示例是蒙特卡洛方法。

  2. Off-policy（异策略）学习：在异策略学习中，智能体使用不同于正在训练的策略所生成的数据来进行学习和更新。具体来说，智能体在生成动作时可能使用一个探索策略（通常是随机策略）与环境进行交互，收集和保存这些数据作为经验缓冲区。然后，智能体可以使用这些经验缓冲区中的数据来训练和改进目标策略。Off-policy学习方法的一个典型示例是Q-learning。

  总结来说，On-policy学习仅利用当前策略的数据进行训练和更新，而Off-policy学习使用不同于正在训练的策略的数据进行训练和更新。Off-policy学习方法通常更具灵活性，可以根据过去的经验来训练和改进目标策略。而On-policy学习方法则更加稳定，因为它直接使用当前策略的数据进行训练和改进。不同的任务和环境可能适合不同的学习方法，因此选择适当的学习策略是非常重要的。