一、編程里面的行為樹指的是什么應用場景有哪些

行為樹主要用四種節點（還有諸如：裝飾節點等其他能更豐富功能的節點）來描述行為邏輯，順序節點、選擇節點、條件節點、執行節點。每一棵行為樹表示一個AI邏輯，要執行這個AI邏輯，需要從根節點開始遍歷執行整棵樹；遍歷執行的過程中，父節點根據其自身類別選擇需要執行的子節點并執行之，子節點執行完后將執行結果返回給父節點。節點從結構上分為兩類：組合節點、葉節點，所謂組合節點就是出度大于0的節點，葉節點一般用來放置執行邏輯和條件判斷。

--順序節點（Sequence）：組合節點，順序執行子節點，只要碰到一個子節點返回FALSE，則返回FALSE；否則返回TRUE。

--選擇節點（Selector）：組合節點，順序執行子節點，只要碰到一個子節點返回TRUE，則返回TRUE；否則返回FALSE。

--條件節點（Condition）：葉節點，執行條件判斷，返回判斷結果。

--執行節點（Action）：葉節點，執行設定的動作，一般返回TRUE。

一般用于游戲開發中

參考：

二、行為樹與ai的區別行為樹與ai的區別在哪

行為樹(Behavior Tree)和人工智能(Artificial Intelligence，AI)是兩個不同的概念。

1.行為樹：行為樹是一種用于描述和控制智能體行為的圖形化工具。它是一種樹狀結構，由一系列節點組成，每個節點代表一種行為或決策。行為樹通過節點之間的連接和條件判斷來控制智能體的行為流程。行為樹常用于游戲開發中，用于實現角色的自動化行為，如敵人的巡邏、攻擊、逃跑等。

2.人工智能：人工智能是一門研究如何使機器能夠模擬人類智能的學科。它涵蓋了多個領域，包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺等。人工智能的目標是使機器具備感知、推理、學習和決策等能力，以便能夠解決復雜的問題和執行智能任務。

區別：

-行為樹是一種特定的行為控制工具，用于描述和管理智能體的行為。它主要關注于行為的組織和流程，通過樹狀結構來表示行為的層次關系和控制流程。

-人工智能是一門更廣泛的學科，涉及到多個領域和技術。它的目標是使機器具備智能的能力，能夠感知環境、學習、推理和做出決策。

行為樹是一種用于描述和控制智能體行為的工具，而人工智能是一門研究如何使機器具備智能的學科。行為樹是人工智能中的一種具體應用，用于實現智能體的行為控制。

行為樹和AI是兩個不同的概念，它們在本質上和用途上有所不同。

行為樹是一種基于決策流程表示法的算法，用于描述對象在不同條件下采取的不同行為。行為樹通過將對象的行為分解為一系列決策節點和行為節點，從而實現對對象行為的控制和管理。行為樹通常被用于游戲設計、機器人控制等領域，以實現對象在不同場景下的靈活行為。

AI(人工智能)是一種技術和方法，旨在模擬人類的智能行為和思維能力。AI通過機器學習、深度學習、自然語言處理等技術和方法，實現機器對數據的處理、學習和決策。AI通常被用于圖像識別、語音識別、自然語言處理、推薦系統等領域，以實現機器對人類智能的模擬和替代。

行為樹和AI是不同的概念，行為樹是一種算法表示法，用于描述對象行為，而AI是一種技術和方法，用于模擬人類智能。雖然兩者都可以用于實現機器對人類智能的模擬，但它們在本質和用途上有所不同。

行為樹是一種用于創建AI角色的決策模型，它可以用多種不同的節點來表示條件、任務、組合等邏輯。行為樹由事件驅動，可以將決策過程和狀態本身分離，從而實現高精度和高效率的AI行為。

AI是一種廣泛的概念，指的是讓計算機或機器具有類似人類的智能和行為能力。AI可以用不同的模型和算法來實現，例如狀態機、行為樹、神經網絡等。行為樹是一種AI的實現方式，但不是唯一的方式。

行為樹與AI的區別是：行為樹是一種特定的AI決策模型，而AI是一種泛指的智能和行為能力。行為樹可以用于實現AI，但AI不一定要用行為樹。

決策樹僅用于決策。行為樹用于控制行為。請允許我解釋。兩者的主要區別在于它們的遍歷方式,同樣,它們的布置方式和節點“類型”也不同。

三、西山居AI技術專家黃鴻波:游戲中強化學習與行為樹融合實戰

強化學習與行為樹結合讓游戲更豐富的方式如下：

強化學習讓游戲智能體更智能

強化學習是一種機器學習范式，通過訓練代理的策略使其做出一系列決策。智能體（如角色或機器人）需觀察環境狀態（如玩家位置、游戲目標），并根據獎勵機制優化行為策略。智能體可通過反復試驗學習“受攻擊時如何反擊”或“如何達成特定目標”，從而提升游戲策略的復雜性和適應性。這種能力使游戲角色行為更貼近真實邏輯，增強玩家沉浸感。

行為樹提供結構化AI框架

行為樹通過邏輯節點（如Selector、Sequence）和行為節點（如攻擊、逃跑）構建樹狀結構，將游戲場景抽象為可復用的節點模塊。當智能體需要執行行為時，從根節點遍歷至匹配當前條件的分支。叢林巡邏的AI遇到半獸人時，若判斷無法戰勝則觸發“逃跑”節點（執行Run動作），若可戰勝則觸發“攻擊”節點（執行Fight操作）。行為樹的優勢在于降低代碼耦合度，避免重復開發，同時便于維護和擴展。

兩者結合的兩種實現方式

以強化學習為主，行為樹為輔：行為樹作為基礎框架接收游戲客戶端的觀測輸入（obs），在特定決策節點調用強化學習模型。在FPS游戲中，行為樹處理基礎動作（如移動、跳躍），而強化學習模型負責復雜決策（如火力分配、目標選擇）。這種方式適用于需要動態策略優化的場景。

以行為樹為主，強化學習為輔：訓練多個強化學習模型分別執行特定策略（如不同武器使用、不同敵人應對方式），再嵌入行為樹中。行為樹根據游戲狀態選擇調用“近戰模型”或“遠程模型”，強化學習模型則負責具體動作的精細化調整。這種方式適用于行為邏輯相對固定但需局部優化的場景。

結合方式的選擇需考慮游戲類型

兩種方式無絕對優劣，需根據游戲需求選擇。FPS游戲因策略復雜度高，更適合強化學習主導；而平臺跳躍類游戲因行為邏輯簡單，行為樹主導更高效。西山居通過技術框架整合兩者，結合實際案例驗證了結合方案的有效性，相關分享可參考AISummit大會視頻。