各位同仁，各位对游戏人工智能充满热情的开发者们，下午好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个令人振奋的前沿话题：如何利用先进的机器学习技术，特别是长短期记忆（LSTM）网络，结合精妙的性格模板，来构建具备持续演进能力的数字角色，也就是我们游戏中的非玩家角色（NPC）智能体。 在座的各位，想必都曾对游戏中那些重复性高、缺乏真实感的NPC感到过一丝遗憾。他们像是程序设定好的提线木偶，在固定的路径上巡逻，说着一成不变的台词，他们的行为模式一眼便能看穿。这种缺乏生命力的角色，无疑是沉浸式游戏体验的一道鸿沟。我们的目标，就是跨越这道鸿沟，赋予NPC真正的“思考”能力，让他们能够记忆、学习，并根据其独特的个性，在游戏世界中展现出令人信服的动态行为。 传统NPC的局限性与智能体的崛起 回溯传统游戏NPC的设计，我们通常依赖于有限状态机（FSM）或行为树（Behavior Tree）等技术。这些方法在处理复杂行为逻辑方面确实高效且易于管理，它们将NPC的行为分解为一系列预定义的动作和状态转换规则。 例如，一个守卫NPC可能有一个“巡逻”状态，当发现玩家时转换为“追击”状态，当玩家逃离时又回到“巡逻”状态 …