概念
怪物AI（人工智能）是游戏中控制怪物行为和决策的系统。它使怪物能够以自主和有目的的方式与玩家互动，增加游戏的挑战和乐趣。
特点
以下是关于怪物AI的一些常见特点：
- 移动和追踪：怪物AI使怪物能够自主地移动，并追踪和寻找玩家角色。它可能使用路径规划算法来选择最佳的路径，并避开障碍物或其他敌对单位。
- 攻击和反击：怪物AI允许怪物进行攻击或反击，当玩家进入其攻击范围或对怪物造成伤害时。它可以根据不同的属性和技能选择合适的攻击方式，如近战攻击、远程攻击或施放技能。
- 战术和策略：怪物AI可以根据不同的情况和目标采取不同的战术和策略。例如，如果怪物感到受到威胁，它可能会寻找更有利的位置或尝试与其他怪物合作进行团队战斗。
- 视觉和感知：怪物AI具备视觉和感知机制，使怪物能够感知周围环境和玩家的位置。它可能基于可见性或听觉等信息来判断玩家的存在，并通过这些信息来做出决策。
- 行为变化和学习：一些高级的怪物AI具备行为变化和学习能力。它们可以根据与玩家的交互经验调整策略和行动，提升战斗能力并展现更高的智能水平。
怪物AI的设计取决于游戏的类型和目标，以及开发者的意图。一些游戏可能更注重怪物的强度和反应速度，而其他游戏可能更注重怪物的战术和智能。综合使用各种技术和算法，怪物AI可以增加游戏的挑战性、可玩性和令人满足感。
Ai实现有哪些
敌人AI框架是游戏开发中用于实现敌人行为的一种结构或系统。它提供了一套方法和工具，使开发者能够定义和控制敌人的决策、移动、攻击和互动等行为。以下是一些常用的敌人AI框架：
- 状态机：状态机是一种常见的敌人AI框架，它基于不同的状态和转换规则来决定敌人的行为。例如，敌人可以有巡逻、追逐、攻击等状态，并根据玩家的行动或其他触发事件进行状态之间的切换。
- 行为树：行为树是一种层次化的敌人AI框架，它使用树形结构表示敌人的各种行为和决策。每个节点代表一个行为或决策，而各个节点之间的连接和条件可根据需要进行灵活的调整和设计。
- 规则系统：规则系统是一种基于逻辑和条件的敌人AI框架。开发者定义一系列规则（如如果…则…）来描述敌人应该采取的操作或行为，然后通过评估这些规则的条件来确定最符合条件的行为。
- 机器学习：机器学习技术可以用于训练敌人的AI，使其能够从经验中学习和改进表现。通过与玩家交互并根据结果进行反馈，敌人的AI可以自动调整和优化行为，以及适应玩家的策略和技能。
- NavMesh系统：NavMesh（导航网格）系统是一种用于实现敌人移动和路径规划的AI框架。它通过生成可行走区域的网格来帮助敌人选择最佳路径，并避开障碍物。
这些敌人AI框架可以单独或结合使用，根据游戏类型和开发需求进行选择和定制。每种框架都有其特定的优点和适用范围，能够帮助开发者实现准确、智能和具有挑战性的敌人行为。
