上节课我们已经对行为树和Behavior Designer有了感性和有点理性的认识 :)。但是通过一个例子就掌握这个插件……那是不可能的。所以这节课我们继续，先帮助大家梳理一些基本知识，再提出几个深入的问题，最后继续扩展之前的例子。这一节将是鸿篇巨制，大家可以慢慢享用。

一、重点提示

在讲解之前要说明几个问题：

1、行为树是一种逻辑工具，对工具的学习方法肯定是实用优先。

特地说这个是因为Behavior Designer提供的功能其实比我们要用的多。作为使用者，务必记住要先把基本功能搞清楚，在初期那些不必要的高级功能只会把我们的思路搞乱而已。设计AI本身已经是很烧脑的工作，不建议使用一些很不直观的修饰器和组合器给自己添乱。而且基本功能已经足够我们组合出非常复杂而强大的行为树了。 :)

2、行为树中的节点，会在某一帧中被调用，然后立即得到一个结果：成功Success、失败Failure、运行中Running，只能取三者其一。然后组合器和修饰器会根据返回值进行下一步，这是行为树的基本逻辑。

3、节点不是多线程并行的，被调用的节点都必须迅速执行完毕并返回Running、Success或者Failure。所有事件就算是同时发生，也总有先后之分。

二、组合器的详细介绍

注：本段先略读一遍，然后下一段咱们会做实验，边实验边阅读效果更佳。

Sequence 串行的AND

Sequence 类似于编程语言中的"&&"符号，它从左到右，每帧只执行一个子节点。

1、如果当前子节点返回Running，那么Sequence也返回Running。下一帧继续执行当前这个子节点。

2、如果当前子节点返回失败，那么Sequence节点本身返回失败。

3、如果当前子节点返回成功，如果还有下一个子节点，那么Sequence本身返回Running，下一帧会切换到下一个子节点； 如果所有子节点都完毕了，则Sequence节点返回成功，整个节点结束。

Selector 串行的OR

Selector与Sequence执行顺序相同，逻辑正巧是“||”的逻辑。它也是从左到右，每帧只执行一个子节点。

1、如果当前子节点返回Running，那么Selector也返回Running。下一帧继续执行当前这个子节点。

2、如果当前子节点返回失败，那么Selector节点本身返回Running，下一帧执行下一个子节点；如果所有子节点都失败了，就返回失败。

3、如果当前子节点返回成功，那么Selector返回成功。

Parallel 并行的AND

Parallel 从返回值来看它是 “&&” 逻辑。与Sequence的区别是，在每一桢，它都执行所有子节点一次~~。

1、所有子节点都Running，那么Parallel节点也返回Running。

2、有任何一个节点返回失败，那么Parallel立刻结束，返回失败。还处于Running的子节点也会终止（从界面上可以看出，正在Running的被假设为失败）。

3、有任何一个节点返回成功，那么该子节点下一帧就不会被调用了，但是Parallel本身仍然返回Running，直到所有子节点都返回成功，Parallel才返回成功。

Parallel Selector 并行的OR

Parallel Selector 从返回值来看是 “||” 逻辑。它是并行的，每一桢执行所有子节点一次~~。

1、所有子节点都Running，那么Parallel Selector节点也返回Running。

2、有任何一个节点返回失败，那么Parallel Selector 本身返回Running，直到所有子节点都失败了，它才返回失败。

3、有任何一个节点返回成功，Parallel Selector 直接返回成功。

好的，我们解释了四种最基本的节点，只需它们就足够组成行为树的骨架。下图是Composites全图，我给它们分了组，前面介绍的就是最上面一排基本组。

其它节点就容易了，我们继续看看：

Random Sequence 变体的Sequence（串行）

Sequence是从左到右串行，Random Sequence 也是串行完全一样，只是它从还没执行过的N个子节点中随机挑选一个执行。

Priority Selector, Random Selector 变体的Selector（串行）

这二者是Selector的变体，也都是串行。分别是根据优先级挑选、随机挑选、自定义挑选顺序。

★ 再强调一下，串行情况下，如果有节点还在running，那么肯定先执行running的节点。“挑选”的意思是说，在没有running的节点时，从还没执行过的节点中，根据规则挑出一个。

Selector Evaluator, Utility Selector 特殊顺序的Selector

这两种类型的特殊之处在于：在每一帧，都要重新计算子节点的优先级或者效用，就算节点正在running，也有可能因为优先级变化而切换节点。它们既不是并行也不是串行。

Utility Selector 是一种选择器，它是基于“Utility”也就是“效用”进行选择，用在《模拟人生》这种游戏中会非常有效，就是当你面对吃法、睡觉、上厕所这三件事时，你选效用最大的那一件事去做即可，而且如果有必要可以随时终止当前正在做的事情。

Selector Evaluator 涉及到优先级的问题，暂且不表。

三、组合器和返回值实验+详解

前面的讲解过于抽象，咱们可以做下面这样的一个行为树，挂在任意一个GameObject上面，直观感受各种组合器的特性：

说明：新建GameObject到场景中，并为它创建一个行为树如上图。四个动作节点是Wait节点，在行为树的Inspector窗口里，把Wait节点的等待时间分别改为2、1、2、3秒。然后执行效果如下：

通过一些简答的例子，瞬间就对组合器功能有了直观认识。之后再看前面的介绍，就可以掌握这些组合器的用法了。

小技巧：用Replace功能即可快速替换节点类型。

还有修饰器的作用就不再详细表述了，大概列举如下：

1. Inverter：条件判断或动作的返回结果取反，成功变失败，失败变成功，Running不变。
2. Reapter：循环执行，可以调节循环次数等参数。
3. Return Failure：返回值无论成功或失败都返回失败，但Running还是Running。
4. Return Success：同上，相反。
5. Until Failure：循环直到失败，换句话说如果成功就再次执行子节点。
6. Until Success：同上，相反。

还有4种其他装饰器自行查阅。

四、变量应当保存在行为树中，还是角色脚本中？

思考这样一个问题：如果我们不用Bahavior Designer插件，那么脚本中也有各种角色相关的参数和变量，而如果用了插件，那么也可以把变量放在行为树里面，就好比之前用过的SharedTransform等等变量。

选择多了麻烦也多，到底把变量放在角色脚本中还是行为树里面呢？好在有办法可以在行为树中访问角色的变量，这样一来还是比较方便的。

例如，AI角色开火动作的脚本：

public class FireAction : Action
{
    // The transform that the object is moving towards
    CharacterData chaData;

    public override void OnAwake()
    {
        chaData = gameObject.GetComponent<CharacterData>();
    }
}

如意上面的CharacterData chaData，这个就是我的NPC角色身上的一个脚本组件。用上面的写法，就可以在动作脚本中访问其他脚本的变量或者调用角色的函数了：

// 还是FireAction的OnUpdate函数
    public override TaskStatus OnUpdate()
    {  // 调用角色的方法
        chaData.Fire();
        return TaskStatus.Success;
    }

到底哪些函数和变量放在角色脚本中，哪些函数和变量放在行为树的动作脚本中？这是一个工程问题了，没有统一的方法。

个人建议：所有角色通用的变量和方法，放在角色脚本中。因为即使不用Behavior Designer插件，这些变量和方法也是有用的。而只用于AI的变量，放在行为树的Variables里面即可，由专门负责AI设计的人员维护。例如：角色移动速度、开火CD时间，都是角色本身的变量。而发现敌人的transform、距离敌人的距离，如果只在AI逻辑中用到，就应该放在行为树中。

★ 也有办法在角色脚本中访问行为树的变量，可以查阅官方文档和资料。但是我们尽可能避免这种用法，这种反向耦合对项目整洁不利。

五、复杂一些的行为树实战

为了综合运用所有行为树的知识，我又做了一个复杂的例子。

我们的目标是在之前的例子的基础上，给AI增加如下功能：

1、灵活利用建筑进行防御。当玩家从右侧接近，则走到预定地点1防御；如果玩家从左侧接近，则走到预定地点2防御；如果玩家从中间接近，走到预定地点3防御。

2、处理被狙击的特殊情况：如果玩家从超远距离狙击到AI，如果AI不做出反应，则会被玩家慢慢消灭掉。所以AI必须对狙击情况做出回应——也就是进攻。

实现这两点之后，咱们的AI虽然精简，但也算是麻雀虽小五脏俱全了，哈哈。抽象地说，我们的AI现在既能利用环境做出掩护动作，又能处理特殊情况防止玩家利用BUG。下图是我最终做完的行为树截图：

六、总结

至此，我们的Behavior Designer学习已经告一段落了。感觉大概还有40%的东西我们没有用到也没有讲到，不过已经不重要了，毕竟这个插件本身也在演化进步之中，说不定过半年又会升级推出更多新功能。

最重要的是我们能将它用在我们的项目里，做出更好的AI，不是吗？对游戏开发来说最好的方法还是边做边学。

我个人很佩服这些行为树可视化插件的设计思路，感觉一旦用了这些插件，可以从更高的层次观察和理解AI逻辑的设计，和之前自己用 if else 写出的状态机，有了巨大的变化。

这种慢慢造轮子的行为也值得我们学习，游戏开发行业很需要这种基本工具的研究和积累，再发展几年，这些工具有可能像UGUI一样，成为新的事实标准。

做完了这一期专栏，我感觉自己已经掌握了大部分游戏AI开发的基础知识，不知道读者有没有和我一样的感觉。曾经提到过一本书《The Practical Game AI Programming》，本系列文章至此已经涵盖了该书大部分内容，而且是从另一个角度做的示范，可以起到对照学习的作用。

下一期的内容还没有想好做什么，大概可能是继续做多AI交互的例子吧（比如体育游戏），可能会多花一些时间准备，敬请期待！

工程地址：

https://github.com/mayao11/PracticalGameAI/tree/master/AI_Enemy3_Behavior

（我的PracticalGameAI工程的AI_Enemy3_Behavior目录）

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