強化學習（RL）方法可以透過幾個關鍵步驟推廣到更複雜的自組裝系統，例如多組分系統或具有更多局部結構的系統。首先，必須擴展狀態空間，以包含更多的物理變量和結構特徵。例如，在多組分系統中，可以將每個組分的濃度、相互作用強度及其局部結構的比例納入狀態描述中。這樣，RL代理可以學習到不同組分之間的相互作用如何影響整體自組裝過程。
其次，對於具有更多局部結構的系統，RL可以通過引入更細緻的獎勵函數來進行優化。獎勵函數可以根據所需的局部結構特徵進行設計，例如局部對稱性或特定的結構排列。這樣，RL代理能夠在探索過程中更好地識別和優化這些結構特徵。
最後，結合多種強化學習技術，如深度強化學習（DRL），可以進一步提高代理的學習能力。DRL能夠處理高維度的狀態空間，並能夠從複雜的數據中提取有用的特徵，這對於多組分系統的自組裝過程尤為重要。