Подход на основе состояний. Определите различные состояния для вашего ИИ, такие как бездействие, преследование, атака и т. д. Каждое состояние представляет собой определенное поведение или действие. Переход между состояниями на основе определенных условий или триггеров.

Конечный автомат (FSM): реализация конечного автомата с использованием шаблона состояний. Создайте класс базового состояния и извлеките из него определенные состояния. Используйте переходы и условия для переключения между состояниями.

Деревья поведения: используйте деревья поведения для представления поведения ИИ. Дерево поведения состоит из узлов с разными задачами или действиями. Каждый узел представляет собой определенное поведение, а древовидная структура определяет поток действий.

Деревья решений. Реализуйте дерево решений, каждый узел которого представляет решение или действие. Оцените условия на каждом узле, чтобы определить следующее действие.

Иерархические конечные автоматы (HSM): объединяют концепции конечных и подгосударственных автоматов. Разбейте сложное поведение ИИ на более мелкие подсостояния, каждое со своим конечным автоматом.

Системы, основанные на правилах: используйте набор предопределенных правил и условий для определения поведения ИИ. Каждое правило состоит из условий и связанных с ними действий.

Системы, основанные на полезности: присваивайте значения полезности различным действиям ИИ в зависимости от их важности или желательности. Выберите действие с наибольшей полезностью в любой момент времени.

Обучение с подкреплением: обучайте ИИ с помощью алгоритмов обучения с подкреплением, чтобы принимать решения на основе вознаграждений и наказаний.

Целеориентированное планирование действий (GOAP). Определите цели и действия для ИИ. Используйте планировщик, чтобы найти последовательность действий, ведущих к желаемым целям.

Сценарий ИИ. Реализуйте поведение ИИ с помощью сценариев, определяющих конкретные действия и реакции на различные события или триггеры.