浅谈层次化的AI架构

时间:2024-01-17 21:34:50

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记得在以前的一篇文章中谈到了一种类似于双缓冲的AI结构,最近在整理一些东西的时候,发现这样的AI结构具有一定的通用性,而且层与层之间耦合度相对较低,作为一种层次化的AI架构,非常值得一谈。

在我的脑海中,AI一般分为两个部分,一个是决策(Decision)部分,一个是行为(Behavior)部分,决策部分负责做什么,行为部分负责怎么做。在一些国外的公司里,AI程序员也大致分为这两种(不过,一些国内的企业可能就分的没有这么细,一般都是统称为AI程序员,或者有的分的更粗,将一些游戏中的其他游戏逻辑部分一起涵盖,统称为游戏性(Gameplay,GPP)程序员)。正因为这样,所以我们一般希望,在AI架构上,这两个部分的耦合度是相对较低的,这样也便于任务的分工。所谓层次化的AI架构(Layered AI Architeture)也就基于了这样的理念。看下面这个图:

浅谈层次化的AI架构

在这样一个层次化的AI框图中,我们定义了“请求(Request)”这样一个概念,请求可以看作是AI决策的结果,或者称之为一个命令,比如,在射击游戏中,请求可能就定义为,射击,移动,逃跑等等,在动作游戏中,请求就会定义成攻击,格挡,跳跃等等。当行为层收到上层的请求后,就会设法去处理该请求的内容,还是以射击游戏为例,当行为层收到射击的指令,就会从射击的动画列表中选择某个射击动画,然后转向目标,播放动画等等工作来处理射击的请求。所以请求相当于就成了决策层和行为层之间的接口。这样,对于决策层和行为层的输入和输出就很明确了:

  • 决策层:输入(游戏世界信息),输出(请求)
  • 行为层:输入(请求),输出(修改游戏世界的相关信息)

浅谈层次化的AI架构

由于有请求层作为中间接口层,所以决策和行为部分就很自然的分开了,而且有清晰的输入和输出,AI团队中的人员的工作职责也就很明确了,做为决策层的AI程序员,就只需要关心如何产生请求,而行为层的AI程序员,只需要关心如何处理请求,一旦定义好完备的请求内容,不管在代码还是在工作上都不会产生很大的粘连度了。

另外值得注意的是,这边的请求层用到了类似双缓冲的结构,分成后端和前端,换个词的话,可以说成当前在处理的请求(前端),和下一个要处理的请求(后端),具体的分析可以参考我以前的文章《在AI结构中用双缓冲》,这里就不多做介绍了。

这样的层次化结构在AI中有很强的通用性,因为这是用最高的层面来总览AI的架构,而像其他诸如行为树(Behavior Tree),分层状态机(HFSM)等都可以看成是在决策或者行为层中的具体实现方式。所以不管AI代码是如何实现,大部分都可以归到这种层次化的结构中,因此,我想,我们在设计AI结构之初,就可以用这样的方式来思考和架构整个框架,分割决策和行为,定义请求,然后再针对每一层来选择具体的实现方法。

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作者:Finney
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