如何适应GOAP AI模型中“目标”的变化？

Question

比如说，代理人想要执行一系列行动，要求不同的“目标”(捡起一件物品，吃一份食物等)。我们选择实现这一点的方式是，每个代理将其当前目标存储为一个字段，然后该字段可以表示为键值状态(以及其他状态)，然后提供给GOAP规划者。

如果一系列操作要求代理人先吃蘑菇m，然后拿起一把剑s，问题就出现了。理想情况下，规划者可能会找到一条类似于此的操作路径：

找到m ->到m ->接m ->吃m ->找到s ->去s ->拾取s

当然，我们希望尽可能地概括我们的操作，因此我们当前的设计中有一些操作，比如goTo、pickUp、eat等等，这些操作都是广义的，可以简单地信任前面的"locate“操作来定位有效的目标。

换句话说，定位x将具有target == x的承诺状态，而像goTo这样的动作将具有所需的hasTarget == true状态和承诺状态isNearTarget == true。为pickUp提供了类似的“通用”需求和目标集。接下来，eat操作将具有类似于holdingTarget == true和target == Food的需求，同时在食物被消耗后将目标设置为null。

那么，最大的问题是，当我被吃掉时会发生什么？规划师怎么知道下一步要找的是一把剑，而不是别的东西？如何才能在GOAP州中以确保下列行为符合预期的方式来表示这一点？

提出的一个想法是将行动分为三类：

• 指定-承诺将目标设置为某一事物(即locateFood)的动作
• 中介--做出广义目标承诺的行为(即goTo)
• 终端-“消耗”目标的动作，取消目标(即吃)

然后，这种方法带来了一个问题，即知道什么是终结的，哪些不是终结的，这本身就像是一个讨厌的问题。

如果这太抽象，太难理解，我很抱歉--我试图把这个问题从我们的特定代码中概括出来，因为我不认为它是特定于我们的实现的东西，但很可能是我们对状态应该如何在GOAP中被表示的误解。我可以提供代码以及任何必要的澄清。

Answer 1

首先，如果你展示了一些代码，那就太好了。第二，我希望你已经看过这个goap演示

这应该能回答你的问题。在采取行动之前必须满足先决条件。举个例子，如果你要求人工智能在拿剑之前吃下木屋m，我会这样做：

吃蘑菇动作:效果："mushroomEaten“==真

拾剑行动:前提条件:如果"mushroomEaten“==真

然后

效果："goPickUpSword“

我必须加以概括，因为您的问题也是一般性的，没有给出具体的代码示例。查看提供的链接，您将了解如何将操作链接在一起以完成目标。