Unity接入AI的核心方法与工具

Unity作为跨平台游戏引擎，支持通过多种方式集成AI功能，涵盖机器学习、自然语言处理、行为控制等场景。以下是主要实现方案及工具链：

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一、机器学习与强化学习

1. ML-Agents Toolkit

   • 功能：Unity官方开源工具包，支持强化学习、模仿学习等算法，用于训练AI角色完成路径规划、策略决策等任务。
   • 流程：
     • 安装ML-Agents包，创建智能体与环境交互场景。
     • 定义奖励机制，使用Python脚本训练模型。
     • 导出训练好的模型（如TensorFlow Lite格式）到Unity中运行。
   • 应用场景：NPC自主寻路、动态策略调整（如游戏Boss的攻击模式学习）。

2. TensorFlow Lite/PyTorch集成

   • 步骤：
     • 训练模型并转换为ONNX/TensorFlow Lite格式。
     • 通过Unity的C#脚本调用模型推理接口，实现实时决策（如手势识别、物体分类）。

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二、AI模型导入与运行

1. Unity Sentis

   • 功能：Unity官方AI模型运行框架，支持ONNX格式模型，可在设备端直接推理，无需云端依赖。
   • 步骤</