终极指南：如何让Neuro-sama AI在Among Us中智能游戏
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neuro-amongus Neuro-AmongUs是一款专为AI VTuber Neuro-sama设计的Among Us游戏插件，通过神经网络技术让AI在游戏中具备智能决策能力。这款开源项目结合了游戏数据收集、神经网络训练和实时AI决策，为Among Us游戏带来了革命性的AI体验。
🚀 快速入门：环境配置与安装
必备软件准备
在开始之前，确保你的系统满足以下要求：
- 已安装Among Us游戏
- 配置BepInEx插件框架
- 安装Reactor模组支持
- 准备.NET 6.0 SDK开发环境
插件安装步骤
- 构建插件：使用Visual Studio或JetBrains Rider打开项目解决方案文件Neuro.sln
- 配置输出路径：在Neuro.csproj中添加插件输出目录
- 部署插件：将生成的Neuro.dll文件放入Among Us的插件文件夹
🧠 核心技术：AI系统架构解析
数据收集模块
项目通过Recording/目录下的多个记录器组件，实时收集游戏中的各种数据：
- 玩家位置和移动轨迹
- 任务完成状态
- 紧急会议讨论
- 破坏活动信息
- Neuro-AmongUs数据收集系统架构图
神经网络训练
AI模块位于AI/目录，包含完整的机器学习流水线：
- 数据预处理和转换工具
- 模型训练脚本train_model.py
- 模型微调功能finetune_model.py
- 可视化分析工具visualise.py
🎮 智能功能：AI游戏行为详解
自动任务完成
项目内置了50+种小游戏自动求解器，位于Neuro/Minigames/Solvers/，包括：
智能决策系统
通过Communication/模块，AI能够：
- 分析游戏局势
- 制定行动策略
- 与其他玩家互动
- 识别可疑行为
- Neuro-sama AI决策流程图
📊 开发指南：自定义AI行为
扩展小游戏求解器
你可以轻松添加新的小游戏求解器：
- 在Solvers/目录创建新的求解器类
- 实现IMinigameSolver接口
- 使用MinigameSolverAttribute注册
训练自定义模型
利用AI/nn/目录下的工具：
- 数据集管理dataset.py
- 模型架构定义model.py
🔧 故障排除与优化
常见问题解决
- 插件无法加载：检查BepInEx版本兼容性
- AI行为异常：验证神经网络模型训练质量
- 游戏崩溃：确保所有依赖项正确安装
性能优化建议
- 调整数据收集频率
- 优化神经网络参数
- 合理配置硬件资源
🌟 项目特色与优势
Neuro-AmongUs项目具有以下突出特点：
- 完整的AI游戏解决方案：从数据收集到智能决策的全流程
- 高度可扩展架构：易于添加新的功能和游戏模式
- 开源社区支持：活跃的开发者社区和持续更新
通过这个项目，你可以体验到AI在多人社交推理游戏中的智能表现，同时也为AI游戏开发提供了宝贵的技术参考。
- Neuro-AmongUs项目图标
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
