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AI學習當中，不學習行為樹基本概念就不能明白具體例項中的操作意義，但是沒有經過具體例項實驗，又覺得基本概念抽象難以理解。建議先泛讀（1）（2）後再對具體的細節進行死磕，能較深的理解行為樹的具體概念。第一節對行為樹的基本概念做個簡要的介紹，第二節對行為樹的官方案例做進一步分析。個人的學習順序（2）->（1）       ->（2），請感興趣的同學根據自己的喜好自行調整閱讀順序。

一、AI學習中的兩大概念

1.行為樹

行為樹是驅動AI運動以及做出AI決策的一棵邏輯樹。

圖一 

2.Blackboard

行為樹中所需的資料都儲存在Blackboard裡。

二、行為樹中的幾大節點

1.Root節點

Root節點是行為樹的根。

特點：

（1）只能有一個連線

（2）無法被Decorator或Sevice節點附著

（3）Root沒有自身屬性，選中後可以顯示行為樹的屬性，如：Blackboard資源。

2.Composite節點

Composite是行為樹分支的非Root非葉子節點，即對分支以及分支的執行方式進行定義。

有三種類型的Composite節點：

（1）Selector

（2）Sequence

（3）SimpleParallel

3.Task節點

Task節點是行為樹的葉子節點，也是行為樹的執行節點，可用來執行具體的任務。如：移動AI，發出噪音等。

4.Decorator節點

Decorator節點是行為樹中的條件判斷語句。它們可以附著在Composite節點或者Task節點上，實現分支數的調整以及Task節點的執行與否。如：判斷的AI當前距離與玩家的距離是否小於閾值。圖中的藍色框圖都是Decorator節點。需要注意的是：圖中的Blackboard Based Condition是Decorator節點是判斷Blackboard中的某個key值是否被set，而Blackboard裡的資料去Blackboard asset中檢視。

5.Service節點

Service節點是行為樹中Tick的存在。它們附著在Composite節點上，而且只有當Composite節點的分支被執行時，Service節點才會按所定義的頻率進行執行。Service節點通常對Blackboard的值進行更新和修改，如：檢測AI附近是否有玩家，有的話將Blackboard裡定義的bool變數bIsEnemyNearBy置為True。