最小 AI：五分钟跑起来一个巡逻兵

理论说完，跑一个最小的：一个会在两个点之间巡逻的 AI。它不需要行为树，但能验证整个"控制者 / 移动 / 导航"链路。

第一步：场景里放导航

• 地面 StaticMesh 上按 P 看导航网格是否覆盖（绿色区域 = 可到达）；
• 如果没有，在场景里加 NavMeshBoundsVolume 并拉伸覆盖地面，再按 P 确认绿色出现。

没有导航就没有一切 AI 移动。这一步是后面所有 AI 的前提。

第二步：准备一个 Pawn

一个简单的 Character（胶囊 + 骨架网格 + 角色移动组件），注意：

• 角色移动组件的"导航移动"设置与基础速度；
• Pawn 的 Auto Possess AI 选项设置为 "Placed in World or Spawned"。

第三步：AIController 蓝图

创建一个 AIController 蓝图，BeginPlay 里：

循环：
  MoveToLocation(巡逻点A)
  等到达
  MoveToLocation(巡逻点B)
  等到达

UE 蓝图里没有"等待到达"的现成节点，用事件：OnMoveCompleted 事件触发时，切换目标点再 MoveTo。这就是一个状态机的雏形。

第四步：验证

按播放，AI 应该在两点之间来回走。出问题时按这个顺序排查：

1. 导航网格覆盖到了目标点吗？（按 P 看，目标点在绿色外 = 永远到不了）
2. AIController 附身成功了吗？（AI Debug 显示，见第 5 章工具箱）
3. 移动请求失败的原因码？（OnMoveCompleted 的结果枚举）

第五步：换上有脑的版本

把 BeginPlay 的硬编码移动换成行为树（下一章）：AIController 挂行为树组件 → 行为树根节点 + 黑板 → 巡逻点放黑板。代码量没增加多少，但获得了完整的可扩展架构。

这个最小例子的价值

它虽然简单，却覆盖了 AI 开发的全部基础设施：导航、附身、移动请求、完成回调。后面所有复杂 AI 都是长在这四件事上。先把这四件事跑通，再加感知与决策，比一上来就全套搭齐更不容易翻车。