我认为您的描述大致正确，但我不会将“采样模型”称为“模型”，因为它不一定对某些东西进行建模，除非，例如，您首先在模拟中学习以便以后能够采取行动在现实世界或环境中（从这个意义上说，模拟将是真实环境的模型，但不一定是这种情况，即您可能只想在模拟中行动（例如 Atari 游戏）），或者，当它确实是 MDP 的模型时，但在这种情况下，您可以将其称为模型估计。

所以，你可以称它为

• 采样功能，以防您从经验回放中采样
• 环境函数，以防万一$r$和$s'$由环境返回，
• 模型估计，如果它是一个估计$p(s' \mid s, a)$（人们可能会考虑重演模型估计的经验，或者至少是可用于构建模型估计的信息）

要记住的重要一点是，如果你想采取行动$a$处于某种状态$s$, 你需要一个返回奖励的函数$r$和下一个状态$s'$，如果你想做强化学习。

我不知道文献中是否强调了这种区别，但是，正如您所指出的，您可以通过探索世界来学习/估计（过渡）模型。几年前我在这里问过一个相关的问题。您还可以估计奖励函数，它有时包含在环境的“模型”中，在这种情况下，表示为$p(s', r \mid s, a)$而不仅仅是$p(s' \mid s, a)$，但这些项可以写成彼此的函数。

人们也可能将此环境功能与探索性政策混淆，因为它们在某种程度上都用于探索，但我认为这些概念足够不同，因为探索性政策是根据您当前的知识决定如何行动的一种方式或无知：探索性策略可以被视为一种行使/调用环境功能的方式。