简介

这是对【中英字幕】【GDC】《漫威蜘蛛侠》AI开发剖析_杂谈的分享的分析和整理

这个分享主要包括如下内容：

• Behavior Authoring

• Synced Animations

• Combat Iteration

• Procedural animation

• Improve

Behavior Authoring

这部分主要是介绍他们怎么进行AI编辑的，主要分为了两个建议：

• 少用复杂行为树

• 使用数据驱动的状态机

这样的原因，主要是因为蜘蛛侠里面的敌人的战斗方式很多，并且开发人员少。

Complex Behavior Trees

他们认为用行为树有这么几个缺点：

• 使用了大量的回调节点

• 运行策略很多，装饰器也很多

这些导致很难debug，虽然说行为树的节点可以大量复用是一个优点，但一旦行为树复杂起来，就不得不考虑节点之间的运行顺序什么的，维护起来就会很麻烦，这一点确实，实际项目中一般小怪还好，要是boss或者多个小怪之间需要联动的话，无论是单个行为树的配置，或者是多个行为树之间的通讯联动，都很麻烦，甚至如果为了性能，边缘行为树的tick频率会降低，这样导致如果表现上不正确的话，排查起来就很麻烦。

所以他们在项目里面确实是使用了行为树，但也仅仅是在一些小的树里面使用，并且尽可能的不去使用回调。

然后，特别是最后一点，

Data-Driven HFSMs

从周围的敌人中选择攻击者的策略

之前雷火也介绍过他们的选择策略 https://zhuanlan.zhihu.com/p/405050234，和失眠组的选择策略比起来的话，他们的更加偏向于一种