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Attention is All you Need
摘要
本视频是《Game AI Mastery》系列的第四集，重点讲解如何通过任务系统、效用理论和行为树优化Unity中NPC的AI行为。作者AG-Lab演示了如何重构代码以提高可维护性，整合有限状态机、行为树和效用理论等技术，并展示了巡逻、跟随群体、调查区域等行为的实现。项目文件与构建版本可通过HBO页面获取，方便学习者实践与调试。
亮点
- 通过任务系统（Task System）重构代码，将NPC行为拆分为独立任务（如跟随群体、游荡），提升代码模块化与可扩展性。
- 引入效用理论（Utility Theory），通过计算任务优先级动态选择行为，例如优先处理敌人交互而非常规巡逻。
- 结合行为树（Behavior Tree）与复合任务（如序列、重复器），实现复杂行为逻辑的嵌套执行，例如按顺序执行日志记录和等待任务。
- 使用实用选择器（Utility Selector）管理任务列表，自动选择效用值最高的任务执行，避免硬编码状态切换的复杂性。
- 提供项目文件与构建版本下载，支持学习者直接运行和调试NPC行为，强调通过实践深入理解AI技术整合方案。
#游戏AI编程 #Unity教程 #行为树 #效用理论 #有限状态机