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)進化路徑，從有限狀態(tài)機（FSM）到行為樹（BT），再到強化學(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)進化史

——先搞懂「NPC 」到底是個啥？

作為一個游戲玩家，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”，只會重復(fù)固定的臺詞和動作。比如《超級馬里奧》里的烏龜，永遠只會直線爬行；

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)你的行為做出動態(tài)反應(yīng)，比如《荒野大鏢客2》里的路人會記住你的惡行，下次見面直接掏槍！

無論是《超級馬里奧》中機械移動的烏龜，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，需抓住兩個核心概念：

• 傳統(tǒng)NPC= 程序設(shè)定好的“機器人”：基于預(yù)設(shè)腳本（如有限狀態(tài)機），行為固定且可預(yù)測。
• 智能NPC= 會學(xué)習(xí)、能互動、甚至“記仇”的“虛擬人”：依賴AI算法（如行為樹、機器學(xué)習(xí)），具備動態(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？

B端究竟需要什么样的产品经理？

B端产品经理都是以提升供应侧的工作效率为目的，所以B端需求主要是以业务问题为导向。 这个是B端产品比较重要的一点，B端产品是服务于一个主体 ...

查看详情 >

1. 有限狀態(tài)機 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。

適用場景：行為模式簡單、需快速落地的項目，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：簡單易懂，適合新手入門。比如《吃豆人》的幽靈，只會“追你”和“逃跑”兩種狀態(tài)。

缺點：太死板！NPC只能按固定劇本走，玩家玩久了會覺得“假”。

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

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”，再決定“攻擊”或“躲藏”。

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

實戰(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：靈活！能處理復(fù)雜場景，比如邊逃跑邊呼救。

缺點：調(diào)試起來像解迷宮，容易頭禿……

舉個栗子??：

《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. 強化學(xué)習(xí) RL（Reinforcement Learning）：顛覆性突破與風(fēng)險并存

——讓NPC「活過來」的黑科技：強化學(xué)習(xí)

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

• 監(jiān)督學(xué)習(xí) SL（Supervised Learning）：讓AI看100小時玩家戰(zhàn)斗錄像，學(xué)會“預(yù)判你的走位”。
• 強化學(xué)習(xí) RL：NPC像打游戲一樣試錯，打贏了獎勵“經(jīng)驗值”，逐漸變強（我們重點關(guān)注 RL）。

強化學(xué)習(xí)應(yīng)用：訓(xùn)練NPC通過試錯優(yōu)化策略。

避坑指南：避免盲目追求“全AI驅(qū)動”，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??：

• 機器學(xué)習(xí)雖強，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)練一個會尋路的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)到高階的演進路徑

《星露谷物語》NPC 日程 參考

2. 場景應(yīng)用與實踐路徑

情感引擎：給NPC加“心情值”，比如《模擬人生》里的角色會因失業(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，打造真實的虛擬社會（參考《斯坦福村莊》）。

AIGC工具應(yīng)用：用DeepSeek的API給Unity 中的NPC寫對話，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，實現(xiàn)與玩家對話的簡單場景，供場景化演示）

四、實踐指南——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)恕返龋^察NPC行為規(guī)律。

國內(nèi)也有一些已經(jīng)運用生成式 AI 創(chuàng)建動態(tài)對話，支持個性化互動的手游，如《燕云十六聲》。

2. 初階：低成本驗證方案

運用基礎(chǔ)代碼，用Unity ML-Agents訓(xùn)練一個“自主學(xué)習(xí)尋路的 NPC”。（案例已在路上，敬請期待！）

工具鏈：Unity + ML-Agents ，設(shè)計一個簡單的 運用強化學(xué)習(xí)工具的尋路 demo。

開源項目復(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.進階：感知 NPC 智能對話方案

調(diào)用大語言模型 LLM的 API，設(shè)計一個能和你聊天的NPC。

工具鏈：Unity+DeepSeek-API（低代碼實現(xiàn)NPC對話互動，也已列入實現(xiàn)列表，敬請期待?。?/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》（聚焦實戰(zhàn)，避坑指南豐富）；

結(jié)語：智能NPC的終極命題——真實與可控的平衡

技術(shù)的目標是讓虛擬角色“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，背后都是對需求與技術(shù)可行性的精準把控。

參考資料：

1、有限狀態(tài)機：理論與實現(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備 —— 開源強化學(xué)習(xí)平臺概述（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