《黑神话：悟空》在敌人AI的设计中结合了深度学习与行为树技术，使得敌人的行为更加智能化和多样化

1. 行为树 (Behavior Tree)

行为树是现代游戏AI中常见的决策结构。它通过层次化的节点结构来管理敌人的行为逻辑。行为树主要包括以下几个部分：

选择节点 (Selector Node)：

  选择节点根据不同的条件来决定执行哪个子节点。例如，当敌人发现玩家接近时，它可能会选择攻击而非巡逻。

序列节点 (Sequence Node)：

  序列节点按顺序执行一系列行为，适用于需要连续执行的动作，比如发现玩家、追击、发动攻击。

条件节点 (Condition Node)：

  条件节点用于检测当前的环境状态，如敌人距离玩家的远近、是否有障碍物等，以此决定行动。

行为节点 (Action Node)：

  行为节点执行实际的动作，如攻击、防御、移动等。

在《黑神话：悟空》中，行为树通过层层判断，让敌人在不同的战斗场景中表现出复杂的决策能力，能够灵活应对玩家的战术。

2. 深度学习 (Deep Learning)

除了行为树，游戏还应用了深度学习技术来增强敌人AI的表现。这种技术不仅依赖预设的规则，还通过不断学习和调整来优化决策。以下是深度学习在AI设计中的一些应用：

对抗性生成网络 (GAN)：

  可能应用于敌人的战斗策略生成，通过模拟不同的战斗场景，让AI在对抗中学会识别玩家的行为模式，并生成更具挑战性的对策。

强化学习 (Reinforcement Learning)：

  通过模拟多种战斗环境，AI能够不断优化决策。强化学习让敌人在失败后能“记住”哪些策略无效，并改进它的行为，比如在不同攻击模式之间做出更智能的切换。

适应性行为调整： 

  通过深度学习，敌人AI可以动态调整战斗策略。例如，当玩家反复使用同一种攻击模式时，AI可能会识别并调整防御策略或改变攻击节奏，增加了战斗的不可预测性。

3. 结合行为树与深度学习的AI设计

行为树负责敌人基础行为的逻辑架构，而深度学习则负责动态调整和优化这些行为。两者的结合在《黑神话：悟空》中实现了以下效果：

智能决策与反应：

  当玩家采取新的战术时，敌人可以通过深度学习调整行为树的优先级或行为模式，保持战斗的挑战性。

动态适应战场环境：

  敌人AI不仅能适应单一玩家，还能根据多种场景中的环境变化（如地形、障碍、队友的位置）做出最佳决策。

多样化行为：

  通过深度学习，敌人可以在行为树基础上生成更加复杂的战斗行为，让玩家面对的不再是简单的“预设套路”，而是更具变化和深度的对手。

4. 技术优势与游戏体验

这种结合使得游戏的敌人AI不仅仅是预编程的对象，而更像是一个“有智慧”的对手，能根据玩家的行为做出实时调整。无论是BOSS战还是普通战斗，玩家都需要更灵活地调整策略，而这正是《黑神话：悟空》想要传达的高难度、高回报的游戏体验。