多人游戏的 AI

多人游戏里 AI 有两个新问题：同步（所有客户端看到的 AI 行为一致）与权威（谁说了算）。

核心原则：服务器权威

组件 位置 说明
AIController Pawn 服务器生成并复制 客户端拿到的是复制体
决策逻辑（行为树 / StateTree） 只在服务器跑 客户端不需要"思考"
移动复制 角色移动组件的复制机制 服务器算路径，客户端同步位置
表现逻辑 客户端本地 动画、特效各自播放

为什么决策不复制

决策的结果（位置、状态、播放的动画）通过已有的复制机制（移动同步、Montage 复制、状态变量复制）传达。决策过程本身不复制，只复制它的输出。这是带宽与一致性的平衡。

常见架构

服务器：
  AIController + 行为树（决策）
     ↓ 复制
  Pawn 的位置 / 旋转 / 状态变量

客户端：
  Pawn（复制体）
     ↓ 读状态变量
  本地表现：动画、特效、音效

多人 AI 的常见坑

坑 表现 解法
客户端 AI 不动 决策跑在客户端（或复制配置错） 检查 AIController 的复制与运行权限
所有客户端 AI 表现不一致 表现逻辑依赖服务器状态但客户端没有 状态变量复制 + 客户端本地表现
延迟下 AI 表现滞后 玩家与 AI 交互判定同步问题 交互判定用服务器的，表现用预测
大量 AI 的带宽 每个都复制全部状态 相关性距离 / 只复制必要状态

一个特殊场景：专用服务器的 AI 数量

专用服务器跑 100 个 AI 的决策，CPU 压力是客户端的两倍——因为所有 AI 都在服务器"思考"。此时降频策略更重要：

  • 远离所有玩家的 AI 进入"待机模式"（降低服务频率甚至冻结）；
  • 分档决策预算（每帧只给一定数量的 AI 做高频决策）。