漫谈游戏中的人工智能

今天我们来谈一下游戏中的人工智能。当然，内容可能不仅仅限于游戏人工智能，还会扩展一些其他的话题。

　　游戏中的人工智能，其实还是算是游戏开发中有点挑战性的模块，说简单点呢，是状态机，说复杂点呢，是可以帮你打开新世界大门的一把钥匙。有时候看到知乎上一些可能还是前公司同事的同学的一些话，感觉还是挺哭笑不得的，比如这篇：http://zhi.hu/qu1h，吹捧机器学习这种玄学，对游戏开发嗤之以鼻。我只能说，技术不到家、Vision不够，这些想通过换工作可培养不来。

　　这篇文章其实我挺早就想写了，在我刚进工作室不久，看了内部的AI workflow有感而发，evernote里面这篇笔记的创建时间还是今年1月份，现在都8个月过去了，唉。

　　废话不说了，还是聊聊游戏中的人工智能吧。

从一个简单的情景开始

　　怪物，是游戏中的一个基本概念。游戏中的单位分类，不外乎玩家、NPC、怪物这几种。其中，AI一定是与三类实体都会产生交集的游戏模块之一。

　　以我们熟悉的任意一款游戏中的人形怪物为例，假设有一种怪物的AI需求是这样的：

大部分情况下，漫无目的巡逻。
玩家进入视野，锁定玩家为目标开始攻击。
Hp低到一定程度，怪会想法设法逃跑，并说几句话。

　　我们以这个为模型，进行这篇文章之后的所有讨论。为了简化问题，以省去一些不必要的讨论，将文章的核心定位到人工智能上，这里需要注意几点的是：

不再考虑entity之间的消息传递机制，例如判断玩家进入视野，不再通过事件机制触发，而是通过该人形怪的轮询触发。
不再考虑entity的行为控制机制，简化这个entity的控制模型。不论是底层是基于SteeringBehaviour或者是瞬移，不论是异步驱的还是主循环轮询，都不在本文模型的讨论之列。

　　首先可以很容易抽象出来IUnit：

 1     public interface IUnit2     {3         void ChangeState(UnitStateEnum state);4         void Patrol(); 5         IUnit GetNearestTarget(); 6         void LockTarget(IUnit unit);7         float GetFleeBloodRate();8         bool CanMove();9         bool HpRateLessThan(float rate);
10         void Flee();
11         void Speak();
12     }

　　然后，我们可以通过一个简单的有限状态机(FSM)来控制这个单位的行为。不同状态下，单位都具有不同的行为准则，以形成智能体。

　　具体来说，我们可以定义这样几种状态：

巡逻状态：会执行巡逻，同时检查是否有敌对单位接近，接近的话进入战斗状态。

战斗状态：会执行战斗，同时检查自己的血量是否达到逃跑线以下，达成检查了就会逃跑。

逃跑状态：会逃跑，同时说一次话。

　　最原始的状态机的代码：

1     public interface IState<TState, TUnit> where TState : IConvertible
2     {
3         TState Enum { get; }
4         TUnit Self { get; }
5         void OnEnter();
6         void Drive();
7         void OnExit();
8     }

　　以逃跑状态为例：

 1     public class FleeState : UnitStateBase2     {3         public FleeState(IUnit self) : base(UnitStateEnum.Flee, self)4         {5         }6         public override void OnEnter()7         {8             Self.Flee();9         }
10         public override void Drive()
11         {
12             var unit = Self.GetNearestTarget();
13             if (unit != null)
14             {
15                 return;
16             }
17
18             Self.ChangeState(UnitStateEnum.Patrol);
19         }
20     }

决策逻辑与上下文分离

　　上述是一个最简单、最常规的状态机实现。估计只有学生会这样写，业界肯定是没人这样写AI的，不然游戏怎么死的都不知道。

　　首先有一个非常明显的性能问题：状态机本质是描述状态迁移的，并不需要记录entity的context，如果entity的context记录在State上，那么状态机这个迁移逻辑就需要每个entity都来一份instance，这么一个简单的状态迁移就需要消耗大约X个字节，那么一个场景1w个怪，这些都属于白白消耗的内存。就目前的实现来看，具体的一个State实例内部hold住了Unit，所以State实例是没办法复用的。
　　针对这一点，我们做一下优化。对这个状态机，把Context完全剥离出来。

　　修改状态机接口定义：

1     public interface IState<TState, TUnit> where TState : IConvertible
2     {
3         TState Enum { get; }
4         void OnEnter(TUnit self);
5         void Drive(TUnit self);
6         void OnExit(TUnit self);
7     }

　　还是拿之前实现好的逃跑状态作为例子：

 1     public class FleeState : UnitStateBase2     {3         public FleeState() : base(UnitStateEnum.Flee)4         {5         }6         public override void OnEnter(IUnit self)7         {8             base.OnEnter(self);9             self.Flee();
10         }
11         public override void Drive(IUnit self)
12         {
13             base.Drive(self);
14
15             var unit = self.GetNearestTarget();
16             if (unit != null)
17             {
18                 return;
19             }
20
21             self.ChangeState(UnitStateEnum.Patrol);
22         }
23     }

　　这样，就区分了动态与静态。静态的是状态之间的迁移逻辑，只要不做热更新，是不会变的结构。动态的是状态迁移过程中的上下文，根据不同的上下文来决定。

分层有限状态机

　　最原始的状态机方案除了性能存在问题，还有一个比较严重的问题。那就是这种状态机框架无法描述层级结构的状态。

　　假设需要对一开始的需求进行这样的扩展：怪在巡逻状态下有可能进入怠工状态，同时要求，怠工状态下也会进行进入战斗的检查。

　　这样的话，虽然在之前的框架下，单独做一个新的怠工状态也可以，但是仔细分析一下，我们会发现，其实本质上巡逻状态只是一个抽象的父状态，其存在的意义就是进行战斗检查；而具体的是在按路线巡逻还是怠工，其实都是巡逻状态的一个子状态。

　　状态之间就有了层级的概念，各自独立的状态机系统就无法满足需求，需要一种分层次的状态机，原先的状态机接口设计就需要彻底改掉了。

　　在重构状态框架之前，需要注意两点：

　　因为父状态需要关注子状态的运行结果，所以状态的Drive接口需要一个运行结果的返回值。

　　　　子状态，比如怠工，一定是有跨帧的需求在的，所以这个Result，我们定义为Continue、Sucess、Failure。

　　子状态一定是由父状态驱动的。

　　　　考虑这样一个组合状态情景：巡逻时，需要依次得先走到一个点，然后怠工一会儿，再走到下一个点，然后再怠工一会儿，循环往复。这样就需要父状态（巡逻状态）注记当前激活的子状态，并且根据子状态执行结果的不同来修改激活的子状态集合。这样不仅是Unit自身有上下文，连组合状态也有了自己的上下文。

　　为了简化讨论，我们还是从non-ContextFree层次状态机系统设计开始。

　　修改后的状态定义：

1     public interface IState<TState, TCleverUnit, TResult>
2         where TState : IConvertible
3     {
4         // ...
5         TResult Drive();
6         // ...
7     }

　　组合状态的定义：

 1     public abstract class UnitCompositeStateBase : UnitStateBase2     {3         protected readonly LinkedList<UnitStateBase> subStates = new LinkedList<UnitStateBase>();4 5         // ...6         protected Result ProcessSubStates()7         {8             if (subStates.Count == 0)9             {
10                 return Result.Success;
11             }
12
13             var front = subStates.First;
14             var res = front.Value.Drive();
15
16             if (res != Result.Continue)
17             {
18                 subStates.RemoveFirst();
19             }
20
21             return Result.Continue;
22         }
23         // ...
24     }
25

　　巡逻状态现在是一个组合状态：

 1     public class PatrolState : UnitCompositeStateBase2     {3         // ...4         public override void OnEnter()5         {6             base.OnEnter();7             AddSubState(new MoveToState(Self));8         }9
10         public override Result Drive()
11         {
12             if (subStates.Count == 0)
13             {
14                 return Result.Success;
15             }
16
17             var unit = Self.GetNearestTarget();
18             if (unit != null)
19             {
20                 Self.LockTarget(unit);
21                 return Result.Success;
22             }
23
24             var front = subStates.First;
25             var ret = front.Value.Drive();
26
27             if (ret != Result.Continue)
28             {
29                 if (front.Value.Enum == CleverUnitStateEnum.MoveTo)
30                 {
31                     AddSubState(new IdleState(Self));
32                 }
33                 else
34                 {
35                     AddSubState(new MoveToState(Self));
36                 }
37             }
38
39             return Result.Continue;
40         }
41     }

　　看过《游戏人工智能编程精粹》的同学可能看到这里就会发现，这种层次状态机其实就是这本书里讲的目标驱动的状态机。组合状态就是组合目标，子状态就是子目标。父目标/状态的调度取决于子目标/状态的完成情况。这种状态框架与普通的trivial状态机模型的区别仅仅是增加了对层次状态的支持，状态的迁移还是需要靠显式的ChangeState来做。

　　这本书里面的状态框架，每个状态的执行status记录在了实例内部，不方便后续的优化，我们这里实现的时候首先把这个做成纯驱动式的。但是还不够。现在之前的ContextFree优化成果已经回退掉了，我们还需要补充回来。

分层的上下文

　　我们对之前重构出来的层次状态机框架再进行一次Context分离优化。

　　要优化的点有这样几个：

　　首先是继续之前的，unit不应该作为一个state自己的内部status。
　　组合状态的实例内部不应该包括自身执行的status。目前的组合状态，可以动态增删子状态，也就是根据status决定了结构的状态，理应分离静态与动态。巡逻状态组合了两个子状态——A和B，逻辑中是一个完成了就添加另一个，这样一想的话，其实巡逻状态应该重新描述——先进行A，再进行B，循环往复。
　　由于有了父状态的概念，其实状态接口的设计也可以再迭代，理论上只需要一个drive即可。因为状态内部的上下文要全部分离出来，所以也没必要对外提供OnEnter、OnExit，提供这两个接口的意义只是做一层内部信息的隐藏，但是现在内部的status没了，也就没必要隐藏了。

　　具体分析一下需要拆出的status：

　　一部分是entity本身的status，这里可以简单的认为是unit。
　　另一部分是state本身的status。
- 对于组合状态，这个status描述的是我当前执行到哪个substate。
- 对于原子状态，这个status描述的种类可能有所区别。
  - 例如MoveTo/Flee，OnEnter的时候，修改了unit的status，然后Drive的时候去check。
  - 例如Idle，OnEnter时改了自己的status，然后Drive的时候去check。

　　经过总结，我们可以发现，每个状态的status本质上都可以通过一个变量来描述。一个State作为一个最小粒度的单元，具有这样的Concept：输入一个Context，输出一个Result。

　　Context暂时只需要包括这个Unit，和之前所说的status。同时，考虑这样一个问题：

　　父状态A，子状态B。
　　子状态B向上返回Continue的同时，status记录下来为b。
　　父状态ADrive子状态的结果为Continue，自身也需要向上抛出Continue，同时自己也有status为a。

　　这样，再还原现场时，就需要即给A一个a，还需要让A有能力从Context中拿到需要给B的b。因此上下文的结构理应是递归定义的，是一个层级结构。

　　Context如下定义：

 1     public class Continuation2     {3         public Continuation SubContinuation { get; set; }4         public int NextStep { get; set; }5         public object Param { get; set; }6     }7 8     public class Context<T>9     {
10         public Continuation Continuation { get; set; }
11         public T Self { get; set; }
12     }

　　修改State的接口定义为：

1     public interface IState<TCleverUnit, TResult>
2     {
3         TResult Drive(Context<TCleverUnit> ctx);
4     }

　　已经相当简洁了。

　　这样，我们对之前的巡逻状态也做下修改，达到一个ContextFree的效果。利用Context中的Continuation来确定当前结点应该从什么状态继续：

 1     public class PatrolState : IState<ICleverUnit, Result>2     {3         private readonly List<IState<ICleverUnit, Result>> subStates;4         public PatrolState()5         {6             subStates = new List<IState<ICleverUnit, Result>>()7             {8                 new MoveToState(),9                 new IdleState(),
10             };
11         }
12         public Result Drive(Context<ICleverUnit> ctx)
13         {
14             var unit = ctx.Self.GetNearestTarget();
15             if (unit != null)
16             {
17                 ctx.Self.LockTarget(unit);
18
19                 return Result.Success;
20             }
21
22             var nextStep = 0;
23             if (ctx.Continuation != null)
24             {
25                 // Continuation
26                 var thisContinuation = ctx.Continuation;
27
28                 ctx.Continuation = thisContinuation.SubContinuation;
29
30                 var ret = subStates[nextStep].Drive(ctx);
31
32                 if (ret == Result.Continue)
33                 {
34                     thisContinuation.SubContinuation = ctx.Continuation;
35                     ctx.Continuation = thisContinuation;
36
37                     return Result.Continue;
38                 }
39                 else if (ret == Result.Failure)
40                 {
41                     ctx.Continuation = null;
42
43                     return Result.Failure;
44                 }
45
46                 ctx.Continuation = null;
47                 nextStep = thisContinuation.NextStep + 1;
48             }
49
50             for (; nextStep < subStates.Count; nextStep++)
51             {
52                 var ret = subStates[nextStep].Drive(ctx);
53                 if (ret == Result.Continue)
54                 {
55                     ctx.Continuation = new Continuation()
56                     {
57                         SubContinuation = ctx.Continuation,
58                         NextStep = nextStep,
59                     };
60
61                     return Result.Continue;
62                 }
63                 else if (ret == Result.Failure)
64                 {
65                     ctx.Continuation = null;
66
67                     return Result.Failure;
68                 }
69             }
70
71             ctx.Continuation = null;
72
73             return Result.Success;
74         }
75     }

　　subStates是readonly的，在组合状态构造的一开始就确定了值。这样结构本身就是静态的，而上下文是动态的。不同的entity instance共用同一个树的instance。

语义结点的抽象

　　优化到这个版本，至少在性能上已经符合要求了，所有实例共享一个静态的状态迁移逻辑。面对之前提出的需求，也能够解决。至少算是一个经过对《游戏人工智能编程精粹》中提出的目标驱动状态机模型优化后的一个符合工业应用标准的AI框架。拿来做小游戏或者是一些AI很简单的游戏已经绰绰有余了。

　　不过我们在这篇博客的讨论中是不能仅停留在能解决需求的层面上。目前的方案至少还存在一个比较严重的问题，那就是逻辑复用性太差。组合状态需要coding的逻辑太多了，具体的状态内部逻辑需要人肉维护，更可怕的是需要程序员来人肉维护，再多几个组合状态简直不敢想象。程序员真的没这么多时间维护这些东西好么。所以我们应该尝试抽象一下组合状态是否有一些通用的设计pattern。

　　为了解决这个问题，我们再对这几个状态的分析一下，可以对结点类型进行一下归纳。

　　结点基本上是分为两个类型：组合结点、原子结点。

　　如果把这个状态迁移逻辑体看做一个树结构，那其中组合结点就是非叶子结点，原子结点就是叶子结点。

　　对于组合结点来说，其行为是可以归纳的。

　　巡逻结点，不考虑触发进入战斗的逻辑，可以归纳为一种具有这样的行为的组合结点：依次执行每个子结点（移动到某个点、休息一会儿），某个子结点返回Success则执行下一个，返回Failure则直接向上返回，返回Continue就把Continuation抛出去。命名具有这样语义的结点为Sequence。
设想攻击状态下，单位需要同时进行两种子结点的尝试，一个是释放技能，一个是说话。两个需要同时执行，并且结果独立。有一个返回Success则向上返回Success，全部Failure则返回Failure，否则返回Continue。命名具有如此语义的结点为Parallel。
　　在Parallel的语义基础上，如果要体现一个优先级/顺序性质，那么就需要一个具有依次执行子结点语义的组合结点，命名为Select。

　　Sequence与Select组合起来，就能完整的描述一”趟“巡逻，Select(ReactAttack, Sequence(MoveTo, Idle))，可以直接干掉之前写的Patrol组合状态，组合状态直接拿现成的实现好的语义结点复用即可。

组合结点的抽象问题解决了，现在我们来看叶子结点。

叶子结点也可以归纳一下pattern，能归纳出三种：

Flee、Idle、MoveTo三个状态，状态进入的时候调一下宿主的某个函数，申请开始一个持续性的动作。
四个原子状态都有的一个pattern，就是在Drive中轮询，直到某个条件达成了才返回。
Attack状态内部，每次都轮询都会向宿主请求一个数据，然后再判断这个“外部”数据是否满足一定条件。

　　pattern确实是有这么三种，但是叶子结点自身其实是两种，一种是控制单位做某种行为，一种是向单位查询一些信息，其实本质上是没区别的，只是描述问题的方式不一样。

　　既然我们的最终目标是消除掉四个具体状态的定义，转而通过一些通用的语义结点来描述，那我们就首先需要想办法提出一种方案来描述上述的三个pattern。

　　前两个pattern其实是同一个问题，区别就在于那些逻辑应该放在宿主提供的接口里面做实现，哪些逻辑应该在AI模块里做实现。调用宿主的某个函数，调用是一个瞬间的操作，直接改变了宿主的status，但是截止点的判断就有不同的实现方式了。

　　一种实现是宿主的API本身就是一个返回Result的函数，第一次调用的时候，宿主会改变自己的状态，比如设置单位开始移动，之后每帧都会驱动这个单位移动，而AI模块再去调用MoveTo就会拿到一个Continue，直到宿主这边内部驱动单位移动到目的地，即向上返回Success；发生无法让单位移动完成的情况，就返回Failure。
　　另一种实现是宿主提供一些基本的查询API，比如移动到某一点、是否到达某个点、获得下一个巡逻点，这样的话就相当于是把轮询判断写在了AI模块里。这样就需要有一个Check结点，来包裹这个查询到的值，向上返回一个IO类型的值。

　　而针对第三种pattern，可以抽象出这样一种需求情景，就是：

AI模块与游戏世界的数据互操作

　　假设宿主提供了接受参数的api，提供了查询接口，ai模块需要通过调用宿主的查询接口拿到数据，再把数据传给宿主来执行某种行为。

　　我们称这种语义为With，With用来求出一个结点的值，并合并在当前的env中传递给子树，子树中可以resolve到这个symbol。

　　有了With语义，我们就可以方便的在AI模块中对游戏世界的数据进行操作，请求一个数据 => 处理一下 => 返回一个数据，更具扩展性。

　　With语义的具体需求明确一下就是这样的：由两个子树来构造，一个是IOGet，一个是SubTree。With会首先求值IOGet，然后binding到一个symbol上，SubTree 可以直接引用这个symbol，来当做一个普通的值用。

然后考虑下实现方式。

C#中，子树要想引用这个symbol，有两个方法：

ioget与subtree共同hold住一个变量，ioget求得的值赋给这个变量，subtree构造的时候直接把值传进来。
ioget与subtree共同hold住一个env，双方约定统一的key，ioget求完就把这个key设置一下，subtree构造的时候直接从env里根据key取值。

　　考虑第一种方法，hold住的不应该是值本身，因为树本身是不同实例共享的，而这个值会直接影响到子树的结构。所以应该用一个class instance object对值包裹一下。

　　这样经过改进后的第一种方法理论上速度应该比env的方式快很多，也方便做一些优化，比如说如果子树没有continue就不需要把这个值存在env中，比如说由于树本身的驱动一定是单线程的，不同的实例可以共用一个包裹，执行子树的时候设置下包裹中的值，执行完子树再把包裹中的值还原。

　　加入了with语义，就需要重新审视一下IState的定义了。既然一个结点既有可能返回一个Result，又有可能返回一个值，那么就需要这样一种抽象：

有这样一种泛化的concept，他只需要提供一个drive接口，接口需要提供一个环境env，drive一下，就可以输出一个值。这个concept的instance，需要是pure的，也就是结果唯一取决于输入的环境。不同次输入，只要环境相同，输出一定相同。

　　因为描述的是一种与外部世界的通信，所以就命名为IO吧：

1     public interface IO<T>
2     {
3         T Drive(Context ctx);
4     }

　　这样，我们之前的所有结点都应该有IO的concept。

　　之前提出了Parallel、Sequence、Select、Check这样几个语义结点。具体的实现细节就不再细说了，简单列一下代码结构：

    public class Sequence : IO<Result>{private readonly ICollection<IO<Result>> subTrees;public Sequence(ICollection<IO<Result>> subTrees){this.subTrees = subTrees;}public Result Drive(Context ctx){throw new NotImplementedException();}}

　　With结点的实现，采用我们之前说的第一种方案：

 1     public class With<T, TR> : IO<TR>2     {3         // ...4         public TR Drive(Context ctx)5         {6             var thisContinuation = ctx.Continuation;7             var value = default(T);8             var skipIoGet = false;9
10             if (thisContinuation != null)
11             {
12                 // Continuation
13                 ctx.Continuation = thisContinuation.SubContinuation;
14
15                 // 0表示需要继续ioGet
16                 // 1表示需要继续subTree
17                 if (thisContinuation.NextStep == 1)
18                 {
19                     skipIoGet = true;
20                     value = (T) thisContinuation.Param;
21                 }
22             }
23
24             if (!skipIoGet)
25             {
26                 value = ioGet.Drive(ctx);
27
28                 if (ctx.Continuation != null)
29                 {
30                     // ioGet抛出了Continue
31                     if (thisContinuation == null)
32                     {
33                         thisContinuation = new Continuation()
34                         {
35                             SubContinuation = ctx.Continuation,
36                             NextStep = 0,
37                         };
38                     }
39                     else
40                     {
41                         thisContinuation.SubContinuation = ctx.Continuation;
42                         thisContinuation.NextStep = 0;
43                     }
44
45                     ctx.Continuation = thisContinuation;
46
47                     return default(TR);
48                 }
49             }
50
51             var oldValue = box.SetVal(value);
52             var ret = subTree.Drive(ctx);
53
54             box.SetVal(oldValue);
55
56             if (ctx.Continuation != null)
57             {
58                 // subTree抛出了Continue
59                 if (thisContinuation == null)
60                 {
61                     thisContinuation = new Continuation()
62                     {
63                         SubContinuation = ctx.Continuation,
64                     };
65                 }
66
67                 ctx.Continuation = thisContinuation;
68                 thisContinuation.Param = value;
69             }
70
71             return ret;
72         }
73     }

　　这样，我们的层次状态机就全部组件化了。我们可以用通用的语义结点来组合出任意的子状态，这些子状态是不具名的，对构建过程更友好。

　　具体的代码例子：

Par(Seq(IsFleeing, ((Box<object> a) => With(a, GetNearestTarget, Check(IsNull(a))))(new Box<object>()), Patrol),Seq(IsAttacking, ((Box<float> a) => With(a, GetFleeBloodRate, Check(HpRateLessThan(a))))(new Box<float>())),Seq(IsNormal, Loop(Par(((Box<object> a) => With(a, GetNearestTarget, Seq(Check(IsNull(a)), LockTarget(a)))(new Box<object>()), Seq(Seq(Check(ReachCurrentPatrolPoint), MoveToNextPatrolPoiont), Idle))))))

　　看起来似乎是变得复杂了，原来可能只需要一句new XXXState()，现在却需要自己用代码拼接出来一个行为逻辑。但是仔细想一下，改成这样的描述其实对整个工作流是有好处的。之前的形式完全是硬编码，而现在，似乎让我们看到了转数据驱动的可能性。

对行为结点做包装

　　当然这个示例还少解释了一部分，就是叶子结点，或者说是行为结点的定义。

　　我们之前对行为的定义都是在IUnit中，但是这里显然不像是之前定义的IUnit。

　　如果把每个行为都看做是树上的一个与Select、Sequence等结点无异的普通结点的话，就需要实现IO的接口。抽象出一个计算的概念，构造的时候可以构造出这个计算，然后通过Drive，来求得计算中的值。

　　包装后的一个行为的代码：

        #region HpRateLessThanprivate class MessageHpRateLessThan : IO<bool>{public readonly float p0;public MessageHpRateLessThan(float p0){this.p0 = p0;}public bool Drive(Context ctx){return ((T)ctx.Self).HpRateLessThan(p0);}}public static IO<bool> HpRateLessThan(float p0){return new MessageHpRateLessThan(p0);}#endregion

　　经过包装的行为结点的代码都是有规律可循的，所以我们可以比较容易的通过一些代码生成的机制来做。比如通过反射拿到IUnit定义的接口信息，然后直接在这基础之上做一下包装，做出来个行为结点的定义。

　　现在我们再回忆下讨论过的With，构造一个叶子结点的时候，参数不一定是literal value，也有可能是经过Box包裹过的。所以就需要对Boax和literal value抽象出来一个公共的概念，叶子结点/行为结点可以从这个概念中拿到值，而行为结点计算本身的构造也只需要依赖于这个概念。

　　我们把这个概念命名为Thunk。Thunk包裹一个值或者一个box，而就目前来看，这个Thunk，仅需要提供一个我们可以通过其拿到里面的值的接口就够了。

    public abstract class Thunk<T>{public abstract T GetUserValue();}

　　对于常量，我们可以构造一个包裹了常量的thunk；而对于box，其天然就属于Thunk的concept。

　　这样，我们就通过一个Thunk的概念，硬生生把树中的结点与值分割成了两个概念。这样做究竟正确不正确呢？

　　如果一个行为结点的参数可能有的类型本来就是一些primitive type，或者是外部世界（相对于AI世界）的类型，那肯定是没问题的。但如果需要支持这样一种特性：外部世界的函数，返回值是AI世界的某个概念，比如一个树结点；而我的AI世界，希望的是通过这个外部世界的函数，动态的拿到一个结点，再动态的加到我的树中，或者再动态的传给不通的外部世界的函数，应该怎么做？

　　对于一颗With子树（Negate表示对子树结果取反，Continue仍取Continue）：

((Box<IO<Result>> a) => With(a, GetNearestTarget, Negate(a)))(new Box<IO<Result>>())

　　语义需要保证，这颗子树执行到任意时刻，都需要是ContextFree的。

　　假设IOGet返回的是一个普通的值，确实是没问题的。

　　但是因为Box包裹的可能是任意值，例如，假设IOGet返回的是一个IO，

instance a，执行完IOGet之后，结构变为Negate(A)。
instance b，再执行IOGet，拿到一个B，设置box里的值为B，并且拿出来A，这时候再run subtree，其实就是按Negate(B)来跑的。

　　我们只有把IO本身，做到其就是Thunk这个Concept。这样所有的Message对象，都是一个Thunk。不仅如此，所以在这个树中出现的数据结构，理应都是一个Thunk，比如List。

　　再次改造IO：

    public abstract class IO<T> : Thunk<IO<T>>{public abstract T Drive(Context ctx);public override IO<T> GetUserValue(){return this;}}

BehaviourTree

　　对AI有了解的同学可能已经清楚了，目前我们实现的就是一个行为树的引擎，并且已经基本成型。到目前为止，我们接触过的行为树语义有：

　　Sequence、Select、Parallel、Check、Negate。

　　其中Sequence与Select是两个比较基本的语义，一个相当于逻辑And，一个相当于逻辑Or。在组合子设计中这两类组合子也比较常见。

　　不同的行为树方案，对语义结点的选择也不一样。

　　比如以前在行为树这块比较权威的一篇halo2的行为树方案的paper，里面提到的几个常用的组合结点有这样几种：

prioritized-list ：每次执行优先级最高的结点，高优先级的始终抢占低优先级的。
sequential ：按顺序执行每个子结点，执行完最后一个子结点后，父结点就finished。
sequential-looping ：同上，但是会loop。
probabilistic ：从子结点中随机选择一个执行。
one-off ：从子结点中随机选择或按优先级选择，选择一个排除一个，直到执行完为止。

　　而腾讯的behaviac对组合结点的选择除了传统的Select和Seqence，halo里面提到的随机选择，还自己扩展了SelectorProbability（虽然看起来像是一个select，但其实每次只会根据概率选择一个，更倾向于halo中的Probabilistic），SequenceStochastic（随机地决定执行顺序，然后表现起来确实像是一个Sequence）。

　　其他还有各种常用的修饰结点，比如前文实现的Check，还有一些比较常用的：

　　Wait ：子树返回Success的时候向上Success，否则向上Continue。　　
　　Forever ：永远返回Continue。
　　If-Else、Switch-Cond ：对于有编程功底的我想就不需要再多做解释了。
　　forcedXX ：对子树结果强制取值。

　　还有一类属于特色结点，虽然通过其他各种方式也都能实现，但是在行为树这个层面实现的话肯定扩展性更强一些，毕竟可以分离一部分程序的职责。一个比较典型的应用情景是事件驱动，halo的paper中提到了Behaviour Impulse，但是我在在behaviac中并没有找到类似的概念。

　　halo的paper里面还提到了一些比较细节的hack技巧，比如同一颗行为树可以应用不同的Style，Parameter Creep等等，有兴趣的同学也可以自行研究。

　　至此，行为树的runtime话题需要告一段落了，毕竟是一项成熟了十几年的技术。虽然这是目前游戏AI的标配，但是，只有行为树的话，离一个完整的AI工作流还很远。到目前为止，行为树还都是程序写出来的，但是正确来说AI应该是由策划或者AI脚本配出来的。因此，这篇文章的话题还需要继续，我们接下来就讨论一下这个程序与策划之间的中间层。

　　之前的优化思路也好，从其他语言借鉴的设计pattern也好，行为树这种理念本身也好，本质上都是术。术很重要，但是无助于优化工作流。这时候，我们更需要一种略。那么，

略是什么

这里我们先扩展下游戏AI开发中的一种比较经典的工作流。策划输出AI配置，直接在游戏内调试效果。如果现有接口不满足需求，就向程序提开发需求，程序加上新接口之后，策划可以在AI配置里面应用新的接口。这个AI配置是个比较广义的概念，既可以像很多从立项之初并没有规划AI模块的游戏那样，逐渐地、自发地形成了一套基于配表做的决策树；也可以是像腾讯的behaviac那样的，用XML文件来描述。XML天生就是描述数据的，腾讯系的组件普遍特别钟爱，tdr这种配表转数据的工具是xml，tapp tcplus什么的配置文件全是XML，倒不是说XML，而是很多问题解决起来并不直观。

配表也好，XML也好，json也好，这种描述数据的形式本身并没有错。配表帮很多团队跨过了从硬编码到数据驱动的开发模式的转变，现在国内小到创业手游团队，大到天谕这种几百人的MMO，策划的工作量除了配关卡就是配表。

但是，配表无法自我进化 http://blog.csdn.net/noslopforever/article/details/20833931 ，配表无法自己描述流程是什么样，而是流程在描述配表是什么样。

针对策划配置AI这个需求，我们希望抽象出来一个中间层，这样，基于这个中间层，开发相应的编辑器也好，直接利用这个中间层来配AI也好，都能够灵活地做到调试AI这个最终需求。如何解决？我们不妨设计一种DSL。

DSL

　　Domain-specific Language，领域特定语言，顾名思义，专门为特定领域设计的语言。设计一门DSL远容易于设计一门通用计算语言，我们不用考虑一些特别复杂的特性，不用加一些增加复杂度的模块，不需要care跟领域无关的一些流程。Less is more。

游戏AI需要怎样一种DSL

痛点：

　　对于游戏AI来说，需要一种语言可以描述特定类型entity的行为逻辑。
　　而对于程序员来说，只需要提供runtime即可。比如组合结点的类型、表现等等。而具体的行为决策逻辑，由其他层次的协作者来定义。
　　核心需求是做另一种/几种高级语言的目标代码生成，对于当前以及未来几年来说，对C#的支持一定是不能少的，对python/lua等服务端脚本的支持也可以考虑。
　　对语言本身的要求是足够简单易懂，declarative，这样既可以方便上层编辑器的开发，也可以在没编辑器的时候快速上手。

分析需求：

　　因为需要做目标代码生成，而且最主要的目标代码应该是C#这种强类型的，所以需要有简单的类型系统，以及编译期简单的类型检查。可以确保语言的源文件可以最终codegen成不会导致编译出错的C#代码。
　　决定行为树框架好坏的一个比较致命的因素就是对With语义的实现。根据我们之前对With语义的讨论，可以看到，这个With语义的描述其实是天然的可以转化为一个lambda的，所以这门DSL同样需要对lambda进行支持。
　　关于类型系统，需要支持一些内建的复杂类型，目前来看仅需要List，只有在seq、select等结点的构造时会用到。还是由于需要支持lambda的原因，我们需要支持Applicative Type，也就是形如A -> B应该是first class type，而一个lambda也应该是first class function。根据之前对runtime的实现讨论，我们的DSL还需要支持Generic Type，来支持IO<Result>这样的类型，以及List<IO<Result>>这样的类型。对内建primitive类型的支持只要有String、Bool、Int、Float即可。需要支持简单的类型推导，实现hindley-milner的真子集即可，这样至少我们就不需要在声明lambda的时候写的太复杂。
　　需要支持模块化定义，也就是最基本的import语义。这样的话可以方便地模块化构建AI接口，也可以比较方便地定义一些预制件。
- 　模块分为两类：
- 　一类是抽象的声明，只有declare。比如Prelude，seq、select等一些结点的具体实现逻辑一定是在runtime中做的，所以没必要在DSL这个层面填充这类逻辑。具体的代码转换则由一些特设的模块来做。只需要类型检查通过，目标语言的CodeGenerator生成了对应的目标代码，具体的逻辑就在runtime中直接实现了。
- 　一类是具体的定义，只有define。比如定义某个具体的AIXXX中的root结点，或者定义某个通用行为结点。具体的定义就需要对外部模块的define以及declare进行组合。import语义就需要支持从外部模块导入符号。

一种non-trivial的DSL实现方案

　　由于原则是简单为主，所以我在语言的设计上主要借鉴的是Scheme。S表达式的好处就是代码本身即数据，也可以是我们需要的AST。同时，由于需要引入简单类型系统，需要混入一些其他语言的描述风格。我在declare类型时的语言风格借鉴了haskell，import语句也借鉴了haskell。

　　具体来说，declare语句可能类似于这样：

(declare (HpRateLessThan :: (Float -> IO Result))(GetFleeBloodRate :: Float)(IsNull :: (Object -> Bool))(Idle :: IO Result))(declare (check :: (Bool -> IO Result))(loop :: (IO Result -> IO Result))(par :: (List IO Result -> IO Result)))

　　因为是以Scheme为主要借鉴对象，所以内建的复杂类型实现上本质是一个ADT，当然，有针对list构造专用的语法糖，但是其parse出来拿到的AST中一个list终究还是一个ADT。

　　直接拿例子来说比较直观：

(import Prelude)
(import BaseAI)(define Root(par [(seq [(check IsFleeing)((\a (check (IsNull a))) GetNearestTarget)])(seq [(check IsAttacking)((\b (HpRateLessThan b)) GetFleeBloodRate)])(seq [(check IsNormal)(loop (par [((\c (seq [(check (IsNull c))(LockTarget c)])) GetNearestTarget)(seq [(seq [(check ReachCurrentPatrolPoint)MoveToNextPatrolPoiont])Idle])]))])]))

　　可以看到，跟S-Expression没什么太大的区别，可能lambda的声明方式变了下。

　　然后是词法分析和语法分析，这里我选择的是Haskell的ParseC。一些更传统的选择可能是lex+yacc/flex+bison。但是这种两个工具一起混用学习成本就不用说了，也违背了simple is better的初衷。ParseC使用起来就跟PEG是一样的，PEG这种形式，是天然的结合了正则与top-down parser。haskell支持的algebraic data types，天然就是用来定义AST结构的，简单直观。haskell实现的hindly-miner类型系统，又是让你写代码基本编译通过就能直接run出正确结果，从一定程度上弥补了PEG天生不适合调试的缺陷。一个haskell的库就能解决lexical&grammar，实在方便。

　　先是一些AST结构的预定义：

module Common whereimport qualified Data.Map as Maptype Identifier = String
type ValEnv = Map.Map Identifier Val
type TypeEnv = Map.Map Identifier Type
type DecEnv = Map.Map Identifier (String,Dec)data Type = NormalType String| GenericType String Type| AppType [Type]data Dec =DefineDec Pat Exp| ImportDec String| DeclareDec Pat Type| DeclaresDec [Dec]data Exp = ConstExp Val| VarExp Identifier| LambdaExp Pat Exp| AppExp Exp Exp| ADTExp String [Exp]data Val =NilVal| BoolVal Bool| IntVal Integer| FloatVal Float| StringVal Stringdata Pat =VarPat Identifier

　　我在这里省去了一些跟这篇文章讨论的DSL无关的语言特性，比如Pattern的定义我只保留了VarPat；Value的定义我去掉了ClosureVal，虽然语言本身仍然是支持first class function的。

　　algebraic data type的一个好处就是清晰易懂，定义起来不过区区二十行，但是我们一看就知道之后输出的AST会是什么样。

haskell的ParseC用起来其实跟PEG是没有本质区别的，组合子本身是自底向上描述的，而parser也是通过parse小元素的parser来构建parse大元素的parser。

例如，haskell的ParseC库就有这样几个强大的特性：

提供了char、string，基元的parse单个字符或字符串的parser。
提供了sat，传一个predicate，就可以parse到符合predicate的结果的parser。
提供了try，支持parse过程中的lookahead语义。
提供了chainl、chainr，这样就省的我们在构造parser的时候就无需考虑左递归了。不过这个我也是写完了parser才了解到的，所以基本没用上，更何况对于S-expression来说，需要我来处理左递归的情况还是比较少的。

　　我们可以先根据这些基本的，封装出来一些通用combinator。

　　比如正则规则中的star：

star   :: Parser a -> Parser [a]
star p = star_pwhere star_p = try plus_p <|> (return []) plus_p = (:) <$> p <*> star_p

　　比如plus：

plus   :: Parser a -> Parser [a]
plus p = plus_pwherestar_p = try plus_p <|> (return []) <?> "plus_star_p"plus_p = (:) <$> p <*> star_p  <?> "plus_plus_p"

　　基于这些，我们可以做组装出来一个parse lambda-exp的parser（p_seperate是对char、plus这些的组装，表示形如a,b,c这样的由特定字符分隔的序列）：

p_lambda_exp :: Parser Exp
p_lambda_exp =  p_between '(' ')' inner<?> "p_lambda_exp"whereinner = make_lambda_exp<$  char '\\'<*> p_seperate (p_parse p_pat) ","<*> p_parse p_expmake_lambda_exp []     e = (LambdaExp NilPat e)make_lambda_exp (p:[]) e = (LambdaExp p e)make_lambda_exp (p:ps) e = (LambdaExp p (make_lambda_exp ps e))

　　有了所有exp的parser，我们就可以组装出来一个通用的exp parser：

p_exp :: Parser Exp
p_exp =  listplus [p_var_exp, p_const_exp, p_lambda_exp, p_app_exp, p_adt_exp, p_list_exp]<?> "p_exp"

　　其中，listplus是一种具有优先级的lookahead：

listplus :: [Parser a] -> Parser a
listplus lst = foldr (<|>) mzero (map try lst)

　　对于parser来说，其输入是源文件其输出是AST。具体来说，其实就是parse出一个Dec数组，拿到AST，供后续的pipeline消费。

我们之前举的AI的例子，parse出来的AST大概是这副模样：

-- Prelude.bh
Right [DeclaresDec [DeclareDec (VarPat "seq") (AppType [GenericType "List" (GenericType "IO" (NormalType "Result")),GenericType "IO" (NormalType "Result")])
,DeclareDec (VarPat "check") (AppType [NormalType "Bool",GenericType "IO" (NormalType "Result")])]]-- BaseAI.bh
Right [DeclaresDec [DeclareDec (VarPat "HpRateLessThan") (AppType [NormalType "Float",GenericType "IO" (NormalType "Result")])
,DeclareDec (VarPat "Idle") (GenericType "IO" (NormalType "Result"))]]-- AI00001.bh
Right [ImportDec "Prelude"
,ImportDec "BaseAI"
,DefineDec (VarPat "Root") (AppExp (VarExp "par") (ADTExp "Cons" [AppExp (VarExp "seq") (ADTExp "Cons" [AppExp (VarExp "check") (VarExp "IsFleeing"),ADTExp "Cons" [AppExp (LambdaExp (VarPat "a")(AppExp (VarExp "check") (AppExp (VarExp "IsNull") (VarExp "a")))) (VarExp "GetNearestTarget"),ConstExp NilVal]]),ADTExp "Cons" [AppExp (VarExp "seq") (ADTExp "Cons" [AppExp (VarExp "check") (VarExp "IsAttacking"),ADTExp "Cons" [AppExp (LambdaExp (VarPat "b") (AppExp (VarExp "HpRateLessThan") (VarExp "b"))) (VarExp "GetFleeBloodRate"),ConstExp NilVal]]),ADTExp "Cons" [AppExp (VarExp "seq") (ADTExp "Cons" [AppExp (VarExp "check") (VarExp "IsNormal"),ADTExp "Cons" [AppExp (VarExp "loop") (AppExp (VarExp "par") (ADTExp "Cons" [AppExp (LambdaExp (VarPat "c") (AppExp (VarExp "seq") (ADTExp "Cons" [AppExp (VarExp "check") (AppExp (VarExp"IsNull") (VarExp "c")),ADTExp "Cons" [AppExp (VarExp "LockTarget") (VarExp "c"),ConstExp NilVal]]))) (VarExp "GetNearestTarget"),ADTExp "Cons" [AppExp (VarExp"seq") (ADTExp "Cons" [AppExp (VarExp "seq") (ADTExp "Cons" [AppExp (VarExp "check") (VarExp "ReachCurrentPatrolPoint"),ADTExp "Cons" [VarExp "MoveToNextPatrolPoiont",ConstExp NilVal]]),ADTExp "Cons" [VarExp "Idle",ConstExp NilVal]]),ConstExp NilVal]])),ConstExp NilVal]]),ConstExp NilVal]]]))]

　　前面两部分是我把在其他模块定义的declares，选择性地拿过来两条。第三部分是这个人形怪AI的整个的AST。其中嵌套的Cons展开之后就是语言内置的List。

　　正如我们之前所说，做代码生成之前需要进行一步类型检查的工作。类型检查工具其输入是AST其输出是一个检查结果，同时还可以提供AST中的一些辅助信息，包括各标识符的类型信息等等。

　　类型检查其实主要的逻辑在于处理Appliacative Type，这中间还有个类型推导的逻辑。形如(\a (Func a)) 10，AST中并不记录a的type，我们的DSL也不需要支持concept、typeclass等有关type、subtype的复杂机制，推导的时候只需要着重处理AppExp，把右边表达式的类型求出，合并一下env传给左边表达式递归检查即可。

　　这部分的代码：

exp_type :: Exp -> TypeEnv -> Maybe Type
exp_type (AppExp lexp aexp) env = (exp_type aexp env) >>= (\at -> case lexp of LambdaExp (VarPat var) exp -> (merge_type_env (Just env) (make_type_env var (Just at))) >>= (\env1 -> exp_type lexp env1)  _ -> (exp_type lexp env) >>= (\ltype -> check_type ltype at))wherecheck_type (AppType (t1:(t2:[]))) at = if t1 == at then (Just t2) else Nothingcheck_type (AppType (t:ts)) at = if t == at then (Just (AppType ts)) else Nothing

　　此外，还需要有一个通用的CodeGenerator模块，其输入也是AST，其输出是另一些AST中的辅助信息，主要是注记下各标识符的import源以及具体的define内容，用来方便各目标语言CodeGenerator直接复用逻辑。

　　目标语言的CodeGenerator目前只做了C#的。

　　目标代码生成的逻辑就比较简单了，毕竟该有的信息前面的各模块都提供了，这里根据之前一个版本的runtime，代码生成的大致样子：

public static IO<Result> Root = Prelude.par(Help.MakeList(Prelude.seq(Help.MakeList(Prelude.check(BaseAI.IsFleeing),(((Box<Object> a) => Help.With(a, BaseAI.GetNearestTarget, Prelude.check(BaseAI.IsNull())))(new Box<Object>())))),Prelude.seq(Help.MakeList(Prelude.check(BaseAI.IsAttacking),(((Box<Float> b) => Help.With(b, BaseAI.GetFleeBloodRate, BaseAI.HpRateLessThan()))(new Box<Float>())))),Prelude.seq(Help.MakeList(Prelude.check(BaseAI.IsNormal),Prelude.loop(Prelude.par(Help.MakeList((((Box<Object> c) => Help.With(c, BaseAI.GetNearestTarget, Prelude.seq(Help.MakeList(Prelude.check(BaseAI.IsNull()),BaseAI.LockTarget()))))(new Box<Object>())),Prelude.seq(Help.MakeList(Prelude.seq(Help.MakeList(Prelude.check(BaseAI.ReachCurrentPatrolPoint),BaseAI.MoveToNextPatrolPoiont)),BaseAI.Idle)))))))))

　　总的来说，大致分为这几个模块：Parser、TypeChecker、CodeGenerator、目标语言的CodeGenerator。再加上目标语言的runtime，基本上就可以组成这个DSL的全部了。

　　上面列出来的代码风格比较混搭，毕竟是前后差的时间比较久了。。parser部分大概是7月左右完成的，那时候喜欢applicative的风格，大量用了<$> <*>；后面的TypeChecker和CodeGenerator都是最近写的，写monad expression的时候，Maybe Monad我比较倾向于写原生的>>=调用，IO Monad如果这样写就烦了，所以比较多的用了do-notaion。优化什么的由于时间原因还没看RWH的后面几章，而且DSL的compiler对性能需求的优先级其实很低了，所以暂时没有考虑过，各位看官将就一下。

再扩展runtime

　　对比DSL，我们可以发现，DSL支持的特性要比之前实现的runtime版本多。比如：

runtime中压根就没有Closure的概念，但是DSL中我们是完全可以把一个lambda作为一个ClosureVal传给某个函数的。
缺少对标准库的支持。比如常用的math函数。
基于上面这点，还会引入一个With结点的性能问题，在只有runtime的时候我们也许不会With a <- 1+1。但是DSL中是有可能这样的，而且生成出来的代码会每次run这棵树的时候都会重新计算一次1+1。

　　针对第一个问题，我们要做的工作就多了。首先我们要记录下这个闭包hold住的自由变量，要传给runtime，runtime也要记录，也要做各种各种，想想都麻烦，而且完全偏离了游戏AI的话题，不再讨论。

　　针对第二个问题，我们可以通过解决第三个问题来顺便解决这个问题。

　　针对第三个问题，我们重新审视一下With语义。

　　With语义所要表达的其实是这样一个概念：

　　　　把一个可能会Continue/Lazy Evaluation的计算结果，绑定到一个variable上，对于With下面的子表达式来说，这个variable的值具有lexical scope。

　　但是在runtime中，我们按照之前的写法，subtree中直接就进行了函数调用，很显然是存在问题的。

　　With结点本身的返回值不一定只是一个IO<Result>，有可能是一个IO<float>。

　　举例：

((Box<float> a) => (Help.With(a, UnitAI.GetFleeBloodRate, Math.Plus(a, 0.1)))(new Box<float>())

　　这里Math.Plus属于这门DSL标准库的一部分，实现上我们就对底层数学函数做一层简单的wrapper。但是这样由于C#语言是pass-by-value，我们在构造这颗With的时候，Math.Plus(a, 0.1)已经求值。但是这个时候Box的值还没有被填充，求出来肯定是有问题的。

　　所以我们需要对这样一种计算再进行一次抽象。希望可以得到的效果是，对于Math.Plus(0.1, 0.2)，可以在构造树的时候直接求值；对于Math.Plus(0.1, a)，可以得到某种计算，在我们需要的时候再求值。

　　先明确下函数调用有哪几种情况：

对UnitAI，也就是外部世界的定义的接口的调用。这种调用，对于AI模块来说，本质上是pure的，所以不需要考虑这个延迟计算的问题
对标准库的调用

　　按我们之前的runtime设计思路，Math.Plus这个标准库API也许会被设计成这样：

        public static Thunk<float> Plus(Thunk<float> a, Thunk<float> b){return Help.MakePureThunk(a.GetUserValue() + b.GetUserValue());}

　　如果a和b都是literal value，那就没问题，但是如果有一个是被box包裹的，那就很显然是有问题的。

　　所以需要对Thunk这个概念做一下扩展，使之能区别出动态的值与静态的值。一般情况下的值，都是pure的；box包裹的值，是impure的。同时，这个pure的性质具有值传递性，如果这个值属于另一个值的一部分，那么这个整体的pure性质与值的局部的pure性质是一致的。这里特指的值，包括List与IO。

　　整体的概念我们应该拿haskell中的impure monad做类比，比如haskell中的IO。haskell中的IO依赖于OS的输入，所以任何返回IO monad的函数都具有传染性，引用到的函数一定还会被包裹在IO monad之中。

　　所以，对于With这种情况的传递，应该具有这样的特征：

With内部引用到了With外部的symbol，那么这个With本身应该是impure的。
With内部只引用了自己的IOGet，那么这个With本身是pure的，但是其SubTree是impure的。

　　所以With结点构造的时候，计算pure应该特殊处理一下。但是这个特殊处理的代码污染性比较大，我在本文就不列出了，只是这样提一下。

　　有了pure与impure的标记，我们在对函数调用的时候，就需要额外走一层。

　　本来一个普通的函数调用，比如UnitAI.Func(p0, p1, p2)与Math.Plus(p0, p1)。前者返回一种computing是毫无疑问的，后者就需要根据参数的类型来决定是返回一种计算还是直接的值。

　　为了避免在这个Plus里面改来改去，我们把Closure这个概念给抽象出来。同时，为了简化讨论，我们只列举T0 -> TR这一种情况，对应的标准库函数取Abs。

    public class Closure<T0, TR> : Thunk<Closure<T0, TR>>{class UserFuncApply : Thunk<TR>{private Closure<T0, TR> func;private Thunk<T0> p0;public UserFuncApply(Closure<T0, TR> func, Thunk<T0> p0){this.func = func;this.p0 = p0;this.pure = false;}public override TR GetUserValue(){return func.funcThunk(p0).GetUserValue();}}private bool isUserFunc = false;private FuncThunk<T0, TR> funcThunk;private Func<T0, TR> userFunc; public Closure(FuncThunk<T0, TR> funcThunk){this.funcThunk = funcThunk;}public Closure(Func<T0, TR> func){this.userFunc = func;this.funcThunk = p0 => Help.MakePureThunk(userFunc(p0.GetUserValue()));this.isUserFunc = true;}public override Closure<T0, TR> GetUserValue(){return this;}public Thunk<TR> Apply(Thunk<T0> p0){if (!isUserFunc || Help.AllPure(p0)){return funcThunk(p0);}return new UserFuncApply(this, p0);}}

　　其中，UserFuncApply就是之前所说的一层计算的概念。UserFunc表示的是等效于可以编译期计算的一种标准库函数。

　　这样定义：

    public static class Math{public static readonly Thunk<Closure<float, float>> Abs = Help.MakeUserFuncThunk<float,float>(System.Math.Abs);}

　　Message类型的Closure构造，都走FuncThunk构造函数；普通函数类型的构造，走Func构造函数，并且包装一层。

　　Help.Apply是为了方便做代码生成，描述一种declarative的Application。其实就是直接调用Closure的Apply。

　　考虑以下几种case：

        public void Test(){var box1 = new Box<float>();// Math.Abs(box1) -> UserFuncApply// 在GetUserValue的时候才会求值var ret1 = Help.Apply(Math.Abs, box1);// Math.Abs(0.2f) -> Thunk<float>// 直接构造出来了一个Thunk<float>(0.2f)var ret2 = Help.Apply(Math.Abs, Help.MakePureThunk(0.2f));// UnitAISets<IUnit>.HpRateLessThan(box1) -> Messagevar ret3 = Help.Apply(UnitAISets<IUnit>.HpRateLessThan, box1);// UnitAISets<IUnit>.HpRateLessThan(0.2f) -> Messagevar ret4 = Help.Apply(UnitAISets<IUnit>.HpRateLessThan, Help.MakePureThunk(0.2f));}

　　与之前的runtime版本唯一表现上有区别的地方在于，对于纯pure参数的userFunc，在Apply完之后会直接计算出来值，并重新包装成一个Thunk；而对于参数中有impure的情况，返回一个UserFuncApply，在GetUserValue的时候才会求值。

TODO

　　到目前为止，已经形成了一套基本的、non-trivial的游戏AI方案，当然后续还有很多要做的工作，比如：

　　更多的语言特性：

　　DSL中支持注释、函数作为普通的value传递等等。
　　parser、typechecker支持更完善的错误处理，我之前单独写一个用例的时候，就因为一些细节问题，调试了老半天。
　　标准库支持更多，比如Y-Combinator

　　编辑器化：

　　国内游戏工业落后国外的一个比较重要的因素就是工作流太落后，要不是因为unity的兴起带动了国内编辑器化风潮，可能现在还有大部分团队配技能配战斗效果都还会对着excel盲配。

　　AI的配置也需要有编辑器，这个编辑器至少能实现的需求有这样几个：

与自己定义的中间层对接良好（配置文件也好、DSL也好），具有codegen功能
支持工作空间、支持模块化定义，制作一些prefab什么的
支持可视化调试

　　我们工作室自己做的编辑器是基于java的某个开源库做的，看起来比较炫，但是性能不行。behaviac的编辑器就是纯C#，性能应该不错，没有用过不了解。这方面的具体话题就不再展开了。

前段时间稍微整理了下文章中涉及的代码，放在了github上。Behaviour

当然，里面只是示例实现，有时间的话我会把其他东西补充上。

只是工作量的问题。

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