從傳統(tǒng)的“提線木偶”式NPC到如今能夠自主決策、學(xué)習(xí)甚至與玩家深度互動(dòng)的智能NPC，這一轉(zhuǎn)變背后是AI技術(shù)的飛速發(fā)展。本文深入解構(gòu)了智能NPC的技術(shù)進(jìn)化路徑，從有限狀態(tài)機(jī)（FSM）到行為樹（BT），再到強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）等前沿技術(shù)的應(yīng)用，探討了如何讓NPC具備更“人性化”的行為和決策能力。

一、從「提線木偶」到「專業(yè)演員」——NPC的技術(shù)進(jìn)化史

——先搞懂「NPC 」到底是個(gè)啥？

作為一個(gè)游戲玩家，你一定遇到過路邊賣裝備的商人、發(fā)布任務(wù)的村長，或者總愛擋路的怪物——這些就是NPC（Non-Player Character非玩家角色）。

傳統(tǒng)的NPC就像“提線木偶”，只會(huì)重復(fù)固定的臺(tái)詞和動(dòng)作。比如《超級(jí)馬里奧》里的烏龜，永遠(yuǎn)只會(huì)直線爬行；

而現(xiàn)代游戲中的智能NPC，更像是“有思想的專業(yè)演員”，能根據(jù)你的行為做出動(dòng)態(tài)反應(yīng)，比如《荒野大鏢客2》里的路人會(huì)記住你的惡行，下次見面直接掏槍！

無論是《超級(jí)馬里奧》中機(jī)械移動(dòng)的烏龜，還是《荒野大鏢客2》里能記住玩家行為的村民，NPC的智能化進(jìn)程本質(zhì)是**游戲AI技術(shù)的迭代**。理解這一過程，需抓住兩個(gè)核心概念：

• 傳統(tǒng)NPC= 程序設(shè)定好的“機(jī)器人”：基于預(yù)設(shè)腳本（如有限狀態(tài)機(jī)），行為固定且可預(yù)測(cè)。
• 智能NPC= 會(huì)學(xué)習(xí)、能互動(dòng)、甚至“記仇”的“虛擬人”：依賴AI算法（如行為樹、機(jī)器學(xué)習(xí)），具備動(dòng)態(tài)響應(yīng)和自適應(yīng)能力。

二、智能NPC的「技術(shù)骨架」——核心方案解析

——智能NPC的「靈魂」從哪來？

1. 有限狀態(tài)機(jī) FSM（Finite State Machine）：新手友好的邏輯框架

本質(zhì)：就像給NPC編一套“流程圖”：餓了→找食物→吃飽→巡邏。

將NPC行為拆分為離散狀態(tài)（如“巡邏”“戰(zhàn)斗”“逃跑”），通過條件觸發(fā)切換。

適用場(chǎng)景：行為模式簡單、需快速落地的項(xiàng)目，如游戲中的流水線控制。

局限性：狀態(tài)爆炸問題（復(fù)雜行為需定義海量狀態(tài)），難以處理模糊邏輯。

優(yōu)點(diǎn)：簡單易懂，適合新手入門。比如《吃豆人》的幽靈，只會(huì)“追你”和“逃跑”兩種狀態(tài)。

缺點(diǎn)：太死板！NPC只能按固定劇本走，玩家玩久了會(huì)覺得“假”。

2. 行為樹 BT（Behavior Tree）：模塊化設(shè)計(jì)的利器

把NPC的行為拆成“樹狀結(jié)構(gòu)”，比如先判斷“是否發(fā)現(xiàn)玩家”，再?zèng)Q定“攻擊”或“躲藏”。

核心優(yōu)勢(shì)：樹狀結(jié)構(gòu)支持并行任務(wù)與優(yōu)先級(jí)決策。

實(shí)戰(zhàn)技巧：使用Unity或Unreal的可視化編輯器（如Unreal的Behavior Tree插件），降低調(diào)試復(fù)雜度。

優(yōu)點(diǎn)：靈活！能處理復(fù)雜場(chǎng)景，比如邊逃跑邊呼救。

缺點(diǎn)：調(diào)試起來像解迷宮，容易頭禿……

舉個(gè)栗子??：

《巫師3》里的怪物，白天睡覺晚上狩獵——這就是行為樹的功勞！

3. 強(qiáng)化學(xué)習(xí) RL（Reinforcement Learning）：顛覆性突破與風(fēng)險(xiǎn)并存

——讓NPC「活過來」的黑科技：強(qiáng)化學(xué)習(xí)

如果想讓NPC真正“覺醒”，必須上機(jī)器學(xué)習(xí)ML（Machine Learning）！比如：

• 監(jiān)督學(xué)習(xí) SL（Supervised Learning）：讓AI看100小時(shí)玩家戰(zhàn)斗錄像，學(xué)會(huì)“預(yù)判你的走位”。
• 強(qiáng)化學(xué)習(xí) RL：NPC像打游戲一樣試錯(cuò)，打贏了獎(jiǎng)勵(lì)“經(jīng)驗(yàn)值”，逐漸變強(qiáng)（我們重點(diǎn)關(guān)注 RL）。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用：訓(xùn)練NPC通過試錯(cuò)優(yōu)化策略。

避坑指南：避免盲目追求“全AI驅(qū)動(dòng)”，初期可嘗試混合架構(gòu)（如行為樹+輕量化監(jiān)督學(xué)習(xí)模型）。

新手警告??：

• 機(jī)器學(xué)習(xí)雖強(qiáng)，但需要大量數(shù)據(jù)和算力。
• 新手建議先用現(xiàn)成工具，比如Unity ML-Agents，它能幫你快速訓(xùn)練一個(gè)會(huì)尋路的NPC！

（預(yù)熱??：下期將給大家演示 Unity 的 ML-Agents 工具）

三、讓NPC「有血有肉」——產(chǎn)品經(jīng)理的落地視角

——如何讓NPC更「人性化」？

1. 需求分層：從基礎(chǔ)到高階的演進(jìn)路徑

《星露谷物語》NPC 日程 參考

2. 場(chǎng)景應(yīng)用與實(shí)踐路徑

情感引擎：給NPC加“心情值”，比如《模擬人生》里的角色會(huì)因失業(yè)而抑郁。

記憶系統(tǒng)：讓NPC記住你的選擇，下次見面吐槽：“上次你偷了我的劍！”

社交網(wǎng)絡(luò)：NPC之間也能聊天、結(jié)盟甚至傳八卦，打造真實(shí)的虛擬社會(huì)（參考《斯坦福村莊》）。

AIGC工具應(yīng)用：用DeepSeek的API給Unity 中的NPC寫對(duì)話，讓ta和你聊星座、閑聊，甚至幫你編任務(wù)！

（再度預(yù)熱??：可在安排一期將給大家演示調(diào)用大語言模型 LLM 的 API，實(shí)現(xiàn)與玩家對(duì)話的簡單場(chǎng)景，供場(chǎng)景化演示）

四、實(shí)踐指南——從理論到作品的跨越

1.入門：從游戲中感受 NPC 的規(guī)律：

游玩《荒野大鏢客2》《巫師3》《底特律：變?nèi)恕返?，觀察NPC行為規(guī)律。

國內(nèi)也有一些已經(jīng)運(yùn)用生成式 AI 創(chuàng)建動(dòng)態(tài)對(duì)話，支持個(gè)性化互動(dòng)的手游，如《燕云十六聲》。

2. 初階：低成本驗(yàn)證方案

運(yùn)用基礎(chǔ)代碼，用Unity ML-Agents訓(xùn)練一個(gè)“自主學(xué)習(xí)尋路的 NPC”。（案例已在路上，敬請(qǐng)期待?。?/p>

工具鏈：Unity + ML-Agents ，設(shè)計(jì)一個(gè)簡單的 運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)工具的尋路 demo。

開源項(xiàng)目復(fù)現(xiàn)：GitHub搜索關(guān)鍵詞“AI NPC Demo”，優(yōu)先選擇Star量>500的倉庫

（有條件的小伙伴可以上GitHub看看，如BehaviorTree-Demo）。

3.進(jìn)階：感知 NPC 智能對(duì)話方案

調(diào)用大語言模型 LLM的 API，設(shè)計(jì)一個(gè)能和你聊天的NPC。

工具鏈：Unity+DeepSeek-API（低代碼實(shí)現(xiàn)NPC對(duì)話互動(dòng)，也已列入實(shí)現(xiàn)列表，敬請(qǐng)期待?。?/p>

4. 學(xué)習(xí)資源推薦

可以研究《AI for Games》第三版 這本書；

書籍：《游戲人工智能編程案例精粹》（聚焦實(shí)戰(zhàn)，避坑指南豐富）；

結(jié)語：智能NPC的終極命題——真實(shí)與可控的平衡

技術(shù)的目標(biāo)是讓虛擬角色“無限逼近人類”，但產(chǎn)品的核心在于：在沉浸感與性能成本之間找到最優(yōu)解。

無論是游戲中Boss的復(fù)雜行為邏輯，還是與NPC的輕量化交互設(shè)計(jì)，背后都是對(duì)需求與技術(shù)可行性的精準(zhǔn)把控。

參考資料：

1、有限狀態(tài)機(jī)：理論與實(shí)現(xiàn)（英文版）Finite-State Machines: Theory and Implementation ??

https://code.tutsplus.com/finite-state-machines-theory-and-implementation–gamedev-11867t

2、什么是行為樹？（英文版）What is Behavior Trees ??

https://www.linkedin.com/pulse/what-behavior-trees-aionlinecourse-kqaac/

3、為基于人工智能的游戲智能體做準(zhǔn)備 —— 開源強(qiáng)化學(xué)習(xí)平臺(tái)概述（英文版）Getting ready for AI based gaming agents – Overview of Open Source Reinforcement Learning Platforms ??

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/12/getting-ready-for-ai-based-gaming-agents-overview-of-open-source-reinforcement-learning-platforms/

4、AI NPC：它們將如何改變游戲玩法（英文版）AI NPCs: How they’ll transform gameplay ??

https://inworld.ai/blog/ai-npcs-and-the-future-of-video-games