1
AI 敌人决策系统设计与实现
在上一节中，我们讨论了如何为 AI 敌人设计基本的行为模式，例如巡逻、追逐
和攻击。这些行为模式为敌人提供了基本的交互能力，但要使敌人更加智能和
有挑战性，我们需要进一步设计和实现一个决策系统。决策系统是 AI 敌人行为
的核心，它决定了敌人在不同情况下的反应和行动。
决策系统的概述
决策系统是一种机制，通过它，AI 敌人可以根据当前游戏状态和环境信息做出
合理的决策。在 Godot 引擎中，我们可以使用多种方法来实现决策系统，包括
状态机、行为树和有限状态自动机（FSM）等。本节将详细介绍这些方法，并
提供具体的实现示例。
状态机（State Machine）
状态机是一种常用的决策系统设计方法。它通过定义一组状态和状态之间的转
换规则来控制敌人的行为。每个状态都有一组特定的行为，当敌人从一个状态
转换到另一个状态时，会执行相应的转换行为。
状态机的基本原理
状态机由以下几部分组成：
� 状态（State）：表示敌人的当前行为模式，例如巡逻、追逐、攻击、躲
避等。
� 转换（Transition）：定义从一个状态到另一个状态的条件和行为。
� 事件（Event）：触发状态转换的外部条件，例如玩家进入视野、玩家攻
击等。
状态机的工作流程如下：
1. 初始状态：敌人从初始状态开始，例如巡逻状态。
2. 事件检测：敌人不断检测游戏中的事件，例如玩家的位置、敌人的健康
值等。
3. 状态转换：当检测到满足某个状态转换条件的事件时，敌人从当前状态
