随着智慧场站建设的加速推进，数字员工作为新型生产力载体，其行为模式的智能化程度直接影响运营效率。本文提出一种基于深度强化学习（DRL）的训练框架，通过构建"感知-决策-执行"闭环系统，实现数字员工在复杂场站环境中的自主优化。

框架采用分层式架构设计：底层通过多源传感器融合技术获取设备状态、环境参数等实时数据；中间层引入改进的PPO算法，结合长短期记忆网络（LSTM）处理时序特征，在奖励函数设计中融入安全约束、能耗指标等多目标权重；应用层则通过数字孪生平台实现策略验证与迭代优化。

实验表明，该框架在集装箱码头场桥调度场景中，相较传统启发式算法提升作业效率23.7%，同时降低能耗15.2%。关键突破在于设计了动态探索机制，当检测到设备异常时自动调整探索率，平衡了探索与利用的矛盾。

未来研究将聚焦跨场站协同训练，利用联邦学习技术解决数据孤岛问题，并探索大语言模型与DRL的融合应用，进一步提升数字员工的语义理解与异常处置能力。