决定游戏角色的下一步动作

为什么固定动作列表合适

角色的下一步是有界决策：攻击、喝药、逃跑、谈判、嘲讽。它不生成文本，所以游戏循环拿到的就是一个可以 switch 的字符串。

写成 if-else 意味着每个状态变量都要有人猜一个阈值。每个动作都有概率，可以让你看到这次选择有多果断——这对动画、难度调优，以及发现角色“犹豫”的状态都有用。

问题形状

tsimport { choice } from '@system-one-ai/core';

export const actionQuestion = {
  next: choice('What should this character do next?', {
    attack: 'Close distance and attack the nearest enemy',
    potion: 'Drink a healing potion before acting',
    flee: 'Retreat toward the nearest exit',
    truce: 'Attempt to negotiate a pause',
    taunt: 'Provoke the enemies to draw them out',
  }),
};

把角色真实拥有的状态发过去：血量、敌人数量与最近距离、背包、地形，以及附近是否有同伴。

示意代码，未经过实际运行测试。阈值只是占位。

tsexport async function nextAction(client, state: {
  healthPct: number; enemies: number; nearestEnemyM: number;
  potions: number; allyNearby: boolean; terrain: string;
}) {
  const result = await client.evaluate({ state, questions: actionQuestion });
  const pick = result.answers.next.choice;
  const confidence = result.answers.next.confidence;
  // 占位：模型不确定时交给脚本化行为
  return confidence >= 0.5 ? pick : 'hold_position';
}

哪些必须留在代码里

• 动作列表本身。 选项是游戏设计，不是模型输出。
• 硬约束。 冷却、沉默时不能喝药，以及规则引擎已经保证的东西，应该在调用之前就短路掉。
• 兜底行为。 置信度低时，脚本化行为通常比掷硬币更好。

延迟与费用

本站示例展示的是示例数据，不是实时运行；如果要每帧调用，请先在自己的游戏里测延迟。典型的用法是一个回合一次决策，而不是一帧一次。

每 4KB 算一块，不足 4KB 也按一块。费用 = 块数 × 问题数 × 模型单价。一段角色状态通常一块就够。

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在线试用角色示例（需登录），用示例数据看同一组问题。