数据驱动的 AI 配置

AI 的"同结构不同数值"应该全部走数据表。这一节给出可落地的字段设计。

通用 AI 配置表

生成与初始化流程

1. 敌人生成：查配置表拿到行
2. 创建 AIController，挂决策资产与黑板
3. 把数值写入对应组件（感知配置、速度、攻击参数……）
4. Possess Pawn，决策开始

关键点：数值写入的是组件实例而非资产。感知配置里的视野半径是资产上的属性，改它会影响所有同类敌人。正确做法是每个 AI 实例自己的感知组件实例上覆盖配置。

数据驱动的收益

• 新增敌人类型 = 加表行 + 关联资产，零代码；
• 数值平衡由策划在表里调，不阻塞程序；
• 全局可搜索（"哪些敌人视野超过 40m？"一条查询的事）。

与第 2 / 3 章的框架资产、第 1 章的三层结构合起来，就构成了一套可维护的 AI 体系：框架管"怎么想"，数据管"想多狠"。