AI 구조 판단

AI 구조는 행동의 복잡도와 반응 방식 선택

모든 적에게 행동 트리가 필요한 것은 아닙니다. 상태가 적고 전환이 단순한지, 목표 우선순위가 자주 바뀌는지, 학습 데이터가 있는지를 먼저 확인합니다.

판단 축State MachineBehavior TreeUtility AILearning

상태 수적고 명확중간 이상행동 후보 많음규칙화 어려움

목표 재평가낮음중간, 조건 분기높음, 점수 비교데이터로 갱신

디버깅전이 로그AI Debugger, Blackboard점수 로그훈련/추론 지표

추천 상황대기/이동/공격순찰/추적/후퇴체력·거리·위협 비교복잡한 적응

상태가 적다 스테이트 머신으로 전환 조건을 명확히 둔다.

목표 계층이 있다 행동 트리와 블랙보드로 판단 이유를 드러낸다.

여러 욕구를 비교한다 유틸리티 점수로 최고 행동을 고른다.

규칙화가 어렵다 학습 기반은 데이터와 추론 비용이 준비된 뒤 검토한다.