在《原神》游戏中实现自动钓鱼功能，需要设计一个深度强化学习模型，该模型应如何完成从状态感知到决策执行的整个过程？请详细说明。

要构建一个能够模拟《原神》游戏中自动钓鱼行为的AI，我们首先需要理解深度强化学习（DRL）的工作原理。深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优势，通过深度神经网络处理环境状态的感知，并通过强化学习的奖励机制来训练智能体进行决策。

参考资源链接：[原神自动钓鱼AI设计：结合深度学习与强化学习](https://wenku.csdn.net/doc/3goi6qbag3?spm=1055.2569.3001.10343)

具体而言，要实现一个自动钓鱼AI，我们需要以下几个关键步骤：

1. **环境建模**：首先，我们需要定义AI所处的环境，即游戏中的钓鱼场景。环境建模包括状态空间（如鱼竿的位置、水面的波动、鱼的种类和行为等）和动作空间（如投掷鱼竿的力度和角度、等待时间和提竿时机等）。

2. **深度神经网络的设计**：我们设计一个深度神经网络来近似价值函数或策略函数。对于自动钓鱼AI，神经网络的输入层需要能够处理来自游戏环境的各种视觉和非视觉信息，例如图像数据和钓鱼过程中的计时器信息。

3. **奖励函数的设定**：强化学习的核心在于奖励函数。对于自动钓鱼AI，奖励可以是钓到鱼的正奖励，未钓到鱼的负奖励，以及根据钓鱼效率和成功率给予的额外奖励。

4. **训练过程**：AI通过与环境交互学习。在训练过程中，AI尝试不同的策略，通过不断试错来改进其决策。这一过程涉及到收集状态数据、执行动作、观察新的状态和奖励，然后更新神经网络的权重。

5. **决策策略**：随着训练的进行，AI学习到如何根据当前环境状态做出最优动作。例如，当AI识别到特定的水面波动模式时，它可以学习到这是投掷鱼竿的最佳时机。AI还需要能够根据游戏中的变化动态调整其策略。

6. **技术实现**：在技术实现方面，可能需要使用Python中的深度学习库如TensorFlow或PyTorch来构建神经网络，并使用C++编写能够与游戏直接交互的代码，以提高AI的响应速度和执行效率。

通过上述步骤，我们可以构建一个在《原神》游戏中实现自动钓鱼的AI。最终，这个AI不仅能够在游戏世界中高效地钓鱼，还能够为我们提供一个深入了解深度强化学习在复杂决策任务中应用的窗口。

在寻求更多资源以深化理解时，可以参考《原神自动钓鱼AI设计：结合深度学习与强化学习》这一资源。它提供了从理论到实际操作的全面指南，帮助你不仅理解自动钓鱼AI的设计过程，而且能够将理论应用到实际项目中，为你的毕设或课程作业提供强有力的支持。

参考资源链接：[原神自动钓鱼AI设计：结合深度学习与强化学习](https://wenku.csdn.net/doc/3goi6qbag3?spm=1055.2569.3001.10343)