打造AI行为与界面：从群集到战斗

背景简介

• 本文基于书籍中关于AI代理编程的章节内容，探讨了如何通过编程实现复杂的AI行为，包括群集、巡逻、追逐和攻击等。
• 通过定义和调整AI代理的行为权重，以及使用用户界面进行交互，我们能够观察AI如何响应环境变化并做出决策。

群集行为的实现

• 在群集行为中，我们首先设置了代理以反弹墙壁，然后逐步引入对齐、凝聚和分离三种行为，这些行为共同决定了代理的运动模式。
• 我们通过调整权重值，实现了对代理群体行为的细致控制，包括它们如何组织和移动。

代理行为的调整与UI控制

• 为了实时调整代理行为，我们创建了一个用户界面，允许用户在模拟过程中随时重置代理，并调整行为权重。
• 通过设置滑块控件，并为它们绑定事件，我们能够在用户界面中直接修改AI的全局变量，从而控制其行为。

巡逻、追逐和攻击AI的创建

• 本章进一步引入了巡逻、追逐和攻击行为，这些行为让AI代理能够自主导航和对敌方角色作出反应。
• 为了实现这些行为，我们利用了行为树的概念，这是一种树状结构，通过节点控制AI的决策流程。

行为树的构建

• 行为树允许我们以可视化的方式构建AI的决策树，其中每个叶节点都对应AI需要执行的具体操作。
• 我们首先创建了黑板数据结构，然后将其应用到行为树中，以定义和同步AI代理在不同实例中的本地变量。

行为树的深入应用

• 行为树的引入不仅提高了AI决策的复杂性，还允许我们创建出更加真实和响应迅速的AI行为。
• 通过组合使用感知、行为树和其他AI组件，我们能够构建出具有高度适应性和说服力的AI角色。

创建自定义AI行为函数库

• 为了提高代码的复用性和效率，我们创建了一个蓝图函数库，将常见的AI行为（如攻击动作）封装成可复用的函数。
• 这种做法简化了AI行为的实现过程，并确保了不同蓝图图之间可以共享功能。

总结与启发

• 本章节深入介绍了AI代理行为的编程实现，展示了如何通过设置权重和用户界面来控制AI行为。
• 我们学习了行为树的基本概念，并在Unreal Engine 4中应用它来创建更加复杂和真实的AI行为。
• 通过本章的学习，我们获得了构建智能代理和实现复杂AI决策的宝贵经验和启发，这对于游戏开发和AI领域的工作具有重要的参考价值。

阅读本章节之后，我们不仅能够理解AI代理行为的编程原理，还能掌握如何将理论应用于实际项目中，以创造出更加丰富和智能的游戏体验。