Para preencher a lacuna na frase sobre Deep Reinforcement Learning (DRL), precisamos entender como o agente aprende nesse contexto. O DRL é baseado na interação do agente com o ambiente, onde ele toma ações e recebe feedback na forma de recompensas, o que o ajuda a aprender a maximizar essas recompensas ao longo do tempo. Vamos analisar as alternativas: A) Geração de embeddings para representar estados do ambiente - Embora a geração de embeddings possa ser útil, não é o foco principal do aprendizado em DRL. B) Interação com um ambiente, tomando ações e recebendo feedback em forma de recompensas - Esta opção descreve exatamente como o aprendizado por reforço funciona, onde o agente aprende através da interação com o ambiente. C) Utilização exclusiva de algoritmos de clustering para tomar decisões - Algoritmos de clustering não são utilizados no contexto de DRL. D) Execução de tarefas sem a necessidade de explorar o ambiente - O aprendizado por reforço depende da exploração do ambiente, então essa opção está incorreta. E) Aplicação de técnicas de aprendizado supervisionado com rótulos pré-definidos - O DRL não utiliza aprendizado supervisionado, mas sim aprendizado por reforço. Portanto, a alternativa correta que preenche a lacuna é: B) Interação com um ambiente, tomando ações e recebendo feedback em forma de recompensas.