游戏AI——GOAP技术要点
什么是GOAP（Goal-Oriented Action Planning）
在游戏中设计敌人的AI一直是很大的一块需求，在需求的最开始，我们可能就是写了一堆的if分支，然后通过一系列方法各种读取环境的信息，根据环境的信息做反应，或者是是给AI一个相对固定、循环的模式。
后来大家注意到AI的行为大量耦合在一起不便于快速开发迭代，便诞生了状态机，分割了所有的状态，后来又对状态机通过transition的状态间相互耦合感到不满意，于是诞生了复用一系列transition条件的行为树，其实也可以称为树形状态机。
但是这些AI的特点都很明显，他们都是读取环境信息，然后根据信息找到分支然后找到执行的行为，属于 应激式AI。
在2003年，Jeff Orkin 发布的论文 Applying Goal-Oriented Action Planning to Games,他给我们阐述了一种基于目标的规划行为的 慎思型AI。
- 反应型AI（Reactive AI） ：先接受刺激输入，然后执行对应行为
- 慎思型AI（Deliberative AI）：将环境和背景条件纳入决策考量，可以胜任复杂决策
这个方案下的AI会制定自己的计划以满足他的目标，AI角色将会表现出较少重复的、可预测的行为，并且可以调整他的行为以适应他当前的情况。
这个方案的好处就是令状态机的状态们完全解耦，便于设计师在面临超大复杂度AI的设计中处理太多状态间的关系问题，也可以采用一些分模块、分等级的思路来更好的管理AI。
如果想要NPC对特定输入进行特定反应，那么可能GOAP并不适合，因为决策、规划需要时间。状态机和行为树在这点需求上比GOAP更合适，但是如果想要了各种互动和涌现式体验，那么GOAP是一个不错的选择。
细节
An agent uses a planner to formulate a sequence of actions that will satisfy some goal.
解释一下GOAP中基础的概念：
- Goal：一个目标，一个世界状态数据，纯粹的数据，各个goal之间有优先级
- Action：一个改变世界状态数据的行为
- Precondition：执行这个行为的条件，也是世界状态数据
- Effect：执行成功后对世界状态数据的影响
- Plan：为了达到目标制定的一系列Action列表
同一时刻，只有一个目标启动，控制着玩家行为。
GOAP 中的Goal不包括Plan，也没有硬编码某个Goal的处理流程，他的Goal只是定义了数据，满足条件的过程是通过规划器实时决定的。Plan就是为了达到Goal State而规划出的Action list。
Action是一个独立的原子的Step，会让角色做某件事，去某个点、和xx交互、攻击。action有长有短，有的依赖于动画是否播完，每个action都有一定的条件和影响。
有时候我们对一扇门可以 轻轻推开、也可以用力把它砸开，我们应该有一个外部的机制决定对门行为的前置条件。
而一些Memory、Sensor，这些其实是规划器之外的都可以理解为给规划器的数据源。
因为goap把目标定义成了数学结构，是定量的表达的，然后就得到一个基于完成目标的规划问题，给所有的action都定义cost，Plan其实就是一个在图里找最短路径的问题。
原文中作者推荐了使用A* 的启发式搜索，goap中走的一个反向的规划，起点是Goal的世界状态，终点是当前状态，一定要规划到终点，以终为始的规划方法。
根据cost得到最小cost路径，但是实际上不一定是最短的方式，人定义的cost，cost最小也不一定是最快抵达的路径，cost通常会加上一些修改系数，给一些动态执行的action去有改变cost大小的能力。
难点与挑战
这part我们主要分析了gdc2015 goap十年、gdc2021 育碧goap的关键内容。顺带一提，2023年SE在GDC上也有GOAP的分享，相信很快他们的研究也会放出 。
goap十年中主要包含 《中土世界：摩多之影》、《古墓丽影》，育碧则是从奥德赛之后，大的AI架构往GOAP迁移。
世界表达
我们需要的世界状态并不是简单指的游戏的地图环境，而是指所有可用于决策规划的信息，可以理解为智能体的所能感觉到的东西。
世界表示 比如使用一个世界属性的数组，世界属性包括 键值对，键可以是枚举，这个世界属性有时候还要标记出属于哪个object。
以这种状态表示的世界是一个超大的、不切实际的任务，我们其实只需要表示可以规划的最小的世界属性集合就行了，隔离杂乱的干扰属性是规划的关键，因为状态数量越多，每个状态加入有true或者false，n个属性总共的状态数量就是2^n的寻路的节点数量。
这样如果我们要支持一个高度复杂的AI的话要定义世界的信息就非常多，所有的数据都放在一层规划就会效率很低，并且很多数据不好量化，实现上也要注意性能。
具体类型表示
举个例子，在Regoap（一个Unity GOAP） 开源库里，他的state表达就是一个字典，里面就是string to object的一个pair。这个object里面可以放vector、bool、等任意类型。可以随时往字典里插入新的state。其实他就没有控制复杂度，并且这个值类型转object有装箱开销，并且他后面直接调用的Object.Equal来判断状态是否满足，其他子类型都重写了这个Equal方法并且使用了RTTI，效率较低。
育碧在这里其实把世界状态表述的和行为树的黑板一样，在编辑器下可以配置字符串到具体类型的表，规划器可以从黑板里读取数据然后进行规划，游戏中其他的组件单位和逻辑则可能改写黑板的数据。
字符串表示
在作者2004年的文章有提到关于世界状态的内容，他觉得可以使用类似术语的方式来定义行为，说白了就是使用字符串，然后用字符串进行比对，将规划中所有会出现的内容全部定义为字符串，而很多语言其实在处理字符串的时候有编译期优化，编译期确定的相同字符串的内容会指向同一个地址，这样比对速度会快很多。其实这种模式就有点像人类的符号学，用符号指代一个东西，通过符号来判断非常快速，目前来说我比较看好这种方案。
这种方案的一个问题在于，要想比较的快速，就要依赖编译期优化，意味着所有的字符串都不好定义在代码文件外部，其实可以通过外部文件生成代码的方式来解决，最后会得到string to string的一个pair。同时这种方案对于运行时的数据（比如一个随时变化的位置点）就不是很好处理，要动态生成字符串 ，这种方案其实适合放在顶层，value比较固定的情况，做复杂AI最上层的策略判断。
bool转化为枚举
这是Middle-earth™: Shadow of Mordor™的一个优化方法，他们注意到有大量的bool变量，通过合并一些bool变量成枚举的方式降低状态数量级，降低了节点数量就减少了A* 寻路的负担
规划器
Regoap流程
在前面我们已经聊到过规划器，这里简单说一下Unity ReGoap的规划器和智能体执行流程，借烟雨一图。
Agent就是负责控制AI逻辑的载体，Awake时候所有的Action、Goal、Memory组件都汇总到agent身上工作。
Start开始，CalculateNewGoal会从可行的Goal列表里选一个优先级最高的出来，如果在plannnig则不选择。
Plan开始，起点是Goal的满足，终点是 当前的entity状态。根据State数据创建A* 寻路使用的节点，第一个节点是NoAction的，我们将其加入优先队列，然后进入循环，直到优先队列为空、寻路算法迭代次数过多、达到了目标节点就停止循环。
每次循环首先将优先队列里第一个节点弹出，也就是cost最低的state Node，第一次就是弹出Goal的StateNode。
然后寻找一个可能的邻居节点，这时候他遍历了所有的Action，然后检查Action是否满足：
- 1、action有effect可以达到goal需要的State
- 2、Action没有precondition和goal冲突，假如有precondition有冲突同时effect又可以修复冲突，那么也可以当做邻居
- 3、没有effect和goal冲突
- 4、程序上允许你这么干，代码运行的可行性检测
都满足则这个Action可以作为当前State的邻居，生成邻居Node的时候同时得到邻居node的cost值。
在节点图里搜索需要定义cost，
cost = g + h
g是plan到此经过的action的的cost，h是尚未满足的状态数量，可以乘一个系数，ReGoap经常会出现g很大，h较小的情况。
如果h的系数为0，则全为g，A* 退化成dijkstra算法，如果h很大，g很小，A* 则更倾向于贪心算法。
初始化邻居Node的时候要将当前的Node的Goal State更新，因为每个邻居node其实都代表了 一路采用了什么Action才到达目前的State的过程，一个ActionEffect会满足之前的Goal的State，于是我们Effect满足的Goal State删除，然后将Action的Precondition和这个Goal State合并，就得到了新的Goal State。
把所有的邻居遍历一遍，然后，我们需要检查当前这个state在之前的迭代中是否出现过，相同的State的cost可能会存在不同，我们需要取最小cost的node，要将之前的高cost node给删掉，把这个小cost node扔进优先队列作为替代。
最后我们plan会得到一个玩家起始状态一样的Node，若没有得到，则说明规划失败了。
规划成功了就会得到一个Plan，就是Action数组，就让我们的智能体去执行这一系列Action。
在ReGoap里作者提供了许多单元测试，可以方便的测试作者的规划代码，感兴趣的读者也可以试试。
Middle-earth™: Shadow of Mordor™的系统分层
Middle-earth™: Shadow of Mordor™也谈到了有关优化器的其他优化方法，因为数据量越大节点越多规划器的负担越重。
第一个做法就是分层，分层的目的是要尽量将Plan的路径变短。
他们将很多的逻辑从Planner系统中移除，Planner不会做每件事，他只会做高层的规划，剩下的交给其他底层系统来执行负担。
比如他们做了LowLevelSystem
比如在已经在播某个动画，武器可能会自动收起来，equip unequip系统，把很多的Action简化到了LowLevelSystem里，做成自动动作。其实有点像大脑和小脑的关系。
可能攻击方案会做成一个单独的LowLevel系统、移动方案会做成一个单独LowLevelSystgem、动画选择也会做成LowLevelSystem。
他们还做了一些MiddleLevel，称为planner driving system 就是用来影响规划器的system
本来你可能有一个Goal——吃着火锅唱着歌要开开心心去上任县长了，但是突然身边有一个人被杀了，你的情绪就变得很恐惧、很紧张，然后你的Goal就变成了 活下去，开始小心翼翼探查周边的情况。
然后这些planner driving system，还可以在团队之间给各个小队成员们传递信息，像一个群体系统，同时这个系统可能包含Sensor，给Planner提供数据源。
然后是HighLevelSystem，这块个人理解较多，说的不好建议去看原视频，
以调查为例，比如一个兽人，发现队友倒了，感到不对，然后开始调查的Plan，
我们希望一个小队的兽人是各有各的反应的，但是把这些东西全部加到planner里又会增加planner的复杂度，我们的做法是让兽人把观察到的信息上报到highlevelsystem，highlevelsystem，他会有一个角色系统,plan完之后会给小队里兽人分配角色，不同角色有不同的interest，也会有不同的反应。
可能有的角色不做规划而只是跟着那几个做了规划的角色行动，这也是一个优化点，缓存复用别人规划过的流程。
古墓丽影2013的Motive系统
古墓丽影给goap system加入了一些针对gameplay需求的改变，个人理解这都是为了更加自由、方便设计而做出的改变，其实他的Planning在整体的地位就感觉明显不如前面的游戏。
一个经验：plan一个cost不高的action可能会因为各种runtime下情况而变得开销很高
比如这里range attack 11比melee attack 21要cost低，拿着范围武器的时候才可以让AI执行范围攻击。
其实他可以把这些逻辑放进Goap规划的，但是为了减少节点数量可以将这些固定的逻辑抽出来，所以有时候也会使用这种在外部的条件来影响规划器。比如这里对range attack施加硬性攻击约束就是有必要的，这时候在外部可能就会写一些hard code的逻辑可能让他在某些case下更倾向于做什么。
他们做了一套motive系统，一言以蔽之就是他们想在外部有修改动态规划流程的能力，和之前的planner driving system很像，不过他们多做到了Action的数据根据情况改变而改变。
Action的Cost可能会因为一些case而变化。
Action的Precondition也可能跟着实际的情况变化而变化，个人理解这都是方便设计而做的东西。
Action之间甚至可以有父子关系，父Action完成了子Action的cost可能会受到影响，某些action可能会触发plan system的重新plan，但其实这里已经和之前GOAP的设计思路分开了，原本的版本可能各个Action越独立越好，但有时有依赖也不错达成设计目的会方便。
古墓丽影的goap还会追踪Goal、action成功率会用来影响Plan的规划。
分享者指出了开发中两个常问的问题：
- 当前Plan的细节
- 到底是怎么触发的plan
- Action什么时候执行的
- 需要Plan的每一步的计算流程
- 每一部分的完成情况
- 为什么 NPC 现在不做点别的事
- 主要讲的是NPC的闲置问题
工具
渡神纪针对GOAP开发了完善的Debug工具，分享者在这里提到了两种工具
规划管理器（Planner Monitor）
规划管理器会输出每次规划评估的所有分支的Log，包括各种最终选择执行的规划，以及其他评估的规划分支，以及更详细的各个行动条件的满足情况以及成本等。
古墓丽影也有生成的Behavior Graph，个人感觉这种可视化的图更好。
包括用于规划的可用目标（Available Goals）、可用行动（Available Actions），以及事先被过滤掉的行动（Discarded Actions），包括这些行动是哪个条件不满足才被过滤掉的。
GOAP自动化统计模块
此工具是一个执行模式，可以记录下各种条件在GOAP规划中的情况（成功、失败、被选入最终规划），辅助设计的功用，可以方便的进行剖析。
这里会记录哪些行动从来没有被选取过，从而方便开发者了解是不是某些条件过于严格，或者是行动本身不合理，或者是数据存在错误。分享者指出，最终他们会优化到没有任何一个行动是从未被选取过的。
思考
我们需要解决很多问题，包括：
1、高效的世界表达
2、分层减少规划器的负担
3、行为模块化利于维护
4、更加自由的设计方法
5、完善的Debug工具
6、解决AI反应慢的问题
7、要给智能体足够多的选择，并且每个选择有各自不同的意义
GOAP因为需要规划，所以反应相对慢，可能通过一些LowLevelSystem可以解决部分问题。
我们可以通过替换planner的方式来实现不同风格的AI，可能AI不一定能规划到终点，规划器可能不一定使用反向规划法，使用正向规划也不错，从当前状态出发，就算没有规划到目标，AI也要可能也要先动起来，可能这样会更加有复杂的人的感觉，但是这样也可能带来一些永远完不成目标的情况，关于复杂 像人 好不好，还是看需求想要什么样的。
GOAP这个结构其实可以理解为一种思想，通过指定一些规划的规则 来生成一些包含许多变化的结果，但是这个变化又具备一定的可控制性。这个结构我与人讨论，设想中感觉用来做一些基于目的的故事生成感觉也可行，相当有意思的结构。
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2023.3.30
