我們都知道現在ai（由人工製造出來的系統所表現出來的模擬人類的智慧型活動）非常的火，可以說是家喻戶曉。當然，在遊戲中，ai也是到處可以找到的，對於ai，我們應該關注的問題是如何讓遊戲角色能夠向人或動物那樣「感知」、「思考」和「行動」，讓遊戲中的角色看上去具有真實的人或動物的反應。
實際上，對於遊戲中的ai角色，可以認為它們一直處於感知（sense）->思考（think）->行動（act）的迴圈中。
儘管每種遊戲需要的ai技術都有所不同，但絕大多數現代遊戲中對ai的需求都可以用三種基本能力來概括。如下：
運動：移動角色的能力。
決策：做出決策的能力。
戰略：戰略戰術思考的能力。
在這個模型中，將ai任務劃分為三個層級，分別為運動層、決策層及戰略層。運動與決策層包含的演算法是針對單個角色的，戰略層是針對小隊乃至更大規模群體的。需要注意的是，這只是一種基本的ai架構模型。實際中，根據遊戲的種類與需求，可能會有所細化或增刪。例如，棋類遊戲就只有戰略層，因為這種遊戲中的角色不需要自己做出決定，也不用考慮如何移動。而其他許多非棋類遊戲中，就不包含戰略層，可能反應遲鈍，只需要每個角色做出簡單的決定，並且依次行動，而不需要角色之間協調工作。下面來分別分析這三層的任務。
運動層在運動層中的主要任務一般是導航和尋路，它們決定了角色的移動路徑，當然，具體的移動行為還需要動畫層的配合才能完成。例如：我們在遊戲中可能會遇到這種情況：在某遊戲關卡出，當敵人（此處指電腦）看到你時，他需要召集隊友，那麼他要拉警報，這就需要他們先移動到最近的固定的警鈴，當這個鈴較遠時，他需要避開障礙物和你才能到達，這就需要較複雜的導航與尋路演算法。
決策層決策層的任務是決定角色在下一時間步該做什麼。決策層的功能可以利用有限狀態機或行為樹等技術實現，也可以採用更加複雜的ai技術，如模糊狀態機、神經網路等技術實現。例如：當角色看不到玩家時，就進行巡邏，否則就進行攻擊，在攻擊的決策中還可以帶有扔手雷、加大火力壓制等等附加決策。
戰略層戰略指的是一組角色的總體行為，這時ai演算法並不是只控制單個角色，而是會影響到多個角色的行為。小組中的每個角色都可以有他們自己的決策層和運動演算法，但總體上，它們的決策層會受到團隊戰略的影響。
其實，即使遊戲中只有運動層和決策層，也可以實現很複雜的功能。事實上，大部分基於行為的遊戲也只是用到了這兩層，但是，如果需要團隊協作，那麼好酒需要某些戰略ai。
本文屬於原創，**須註明：
參考：unity 3d人工智慧程式設計精粹
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1.unity3d 簡單ai編寫 由於這次介紹的ai 很簡單，直接貼上，ai分成四個狀態 思考，轉身，移動，攻擊，這裡只是初步實現，所以想實現簡單點的操作，就像自動範圍內隨機移動，鎖敵攻擊，超出距離復位，近距離察覺等。1 enemy ai.js 2 3 private var regression ...
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