笔者在国内一家最早且最资深的从事深度学习 AI 赋能游戏的公司里，从事游戏侧的接入开发工作。在这两年多的时间里，与 AI 侧的同事一同支持了国内外众多知名大型手游项目，并为其提供智能 AI 服务，由此得到了一些经验和总结。希望这些经验和总结能够让游戏行业的从业者，尤其是游戏程序开发人员，了解什么样的游戏框架适合 AI 训练。

在解答之前，需要解释深度学习 AI 在游戏中框架里的角色。可以认为深度学习 AI 最终会是一个特殊的“AI 客户端”，它像传统客户端一样，通过协议与服务器通讯交互。它具体做的事类似于游戏里实现“托管离线玩家”所用的行为树（Tree）。它利用神经网络的预测结果，将其映射为调用游戏逻辑所提供的基础行为节点，然后在合适的时机做出合理的行为。

我们先来看传统游戏框架中最为基础的单机版游戏的框架设计情况，这样就能得到下面的结构。

上面的游戏框架会有以下几个部分：

用户输入可以汇总成：

等等行为。

状态可以汇总成：

等等状态。

对于多人在线的游戏设计而言，主流的设计思路包含两种模式，分别是帧同步和状态同步。

帧同步的模式，以王者荣耀等MOBA游戏为代表。

与单机的那个设计相比。主要的改动在于把用户输入的部分，转变为由专门的帧同步服务器进行转发广播。通过这样的方式，就能够实现“多人游戏”（不过实际的实现过程并非如此简单）。

状态同步的模式，以魔兽世界等MMO游戏为代表。

服务器接收到用户输入后，会先在服务端处理部分核心逻辑，例如攻击判定、扣血多少等。然后直接将客户端需要的状态信息同步下去。然而，不可避免地，仍有一些操作，特别是依赖物理引擎的部分，会由客户端处理。在单机游戏中，核心逻辑分散在客户端和状态服务器两个部分。

而更适合AI训练的游戏框架。是如下图所示：

强调游戏的服务器端，需具备游戏全部的核心逻辑规则，并且还可能包括集成游戏内的物理引擎（这是可选的情况）。

支持玩家各种行为的后续结果以及反馈规则。例如，当玩家攻击了另一个玩家之后，应当如何进行扣血操作。

游戏基础逻辑本身。例如玩家包裹中的食物，在过了几天后会发生腐败的情况。

场景里会定期会刷新出现的道具。

等等，类似这些都是核心逻辑。但不用带上表现层的部分。

强调游戏的服务器端需要有游戏的全套核心逻辑，原因在于 AI 端即便在没有客户端的情况下，也需要发送一个用户的操作，而服务器必须能够处理所有后续逻辑。比如说 AI 端发出向前跳跃的指令，服务端就得检测 AI 端的跳跃行为是否合法，比如是否有足够体力，是否被禁锢等情况。同时，服务端还要在真实的物理层面去支持，判断跳跃过程中是否被障碍物阻挡，以及落点在何处（如果有可选落点的话）。这些因素都表明，适合 AI 训练的游戏框架会以这样的方式来处理相关事宜。

目前已知的符合这种设计的游戏引擎是。采用该引擎的项目，基本上能够原生支持上述要求。

以下是更详细的描述：在强化学习训练中，作为环境一部分的游戏服务器，会同时启动大量的单局同时训练，数量可达 1000 局以上。并且它能够支持不同的纬度，以便更好地适配 AI 训练。

监督学习的训练较为简单。主要需借助游戏服务器，将单局中用户的输入以及状态的改变，都保存为记录（录像），以此供监督学习平台进行训练。常见的一个问题是，传统服务器中并未包含全量的状态，例如在 fps 游戏里玩家摄像机的朝向，这会对训练效果产生影响。

上线后的阶段和AI在线决策服是一样的。

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