Para preencher a lacuna na frase sobre Deep Reinforcement Learning (DRL), precisamos entender como os agentes aprendem nesse contexto. O DRL se baseia na interação do agente com o ambiente, onde ele toma ações e recebe feedback na forma de recompensas, o que é fundamental para o aprendizado por reforço. Vamos analisar as alternativas: A) Execução de tarefas sem a necessidade de explorar o ambiente - Isso não é correto, pois a exploração é essencial no aprendizado por reforço. B) Interação com um ambiente, tomando ações e recebendo feedback em forma de recompensas - Esta alternativa descreve exatamente como o aprendizado por reforço funciona. C) Aplicação de técnicas de aprendizado supervisionado com rótulos pré-definidos - Isso não se aplica ao DRL, que não utiliza rótulos pré-definidos. D) Utilização exclusiva de algoritmos de clustering para tomar decisões - Algoritmos de clustering não são utilizados no contexto de DRL. E) Geração de embeddings para representar estados do ambiente - Embora a geração de embeddings possa ser uma parte do processo, não é a descrição principal do aprendizado em DRL. Portanto, a alternativa correta que preenche a lacuna é: B) Interação com um ambiente, tomando ações e recebendo feedback em forma de recompensas.