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但是，确实，我利用了 人工智能（若干if/then/else）来 生成（实例化新对象）一个 代理式工作流（通过目标导向的行动规划器）。

如果你玩过《遥远世界》（Distant Worlds）或者其他的游戏，那么，你知道玩家可以对高层命令做出反应，并且游戏中的代理/角色会执行这些命令。如果在我的游戏r/SineFine中也能重现这种感觉，那么会非常棒，游戏本身的目标是成为一个以相对论宇宙探索为主题的硬科幻游戏。

当时间延迟在以较低的速度传输时，存储物资在“银河仓库”中的即刻传输并不是合适的选择。在游戏中，星系之间的旅程可能需要多个世纪。

因此，GOAP是解决这些挑战的一个最好的方法。在视频中， Spaceship（紫色图标）的动作序列能够以高级命令（建造太空站）的形式执行。所有的内容是在飞船自身的能力下实时生成的。

示例中，视频中的飞船/代理是一种“建筑/运输”型机器人，可以识别系统中的资源点，并从中收集资源，进行行星之间的物资转移，并建造太空站。

为了使玩游戏有趣，资源点是在整个系统中分散的。在视频中，可以看到玩家选择在地球的卫星轨道上建造太空站。

GOAP试图将“世界”的初始状态变为所需状态，这个状态通过一组完成的条件表示（收集足够的资源，机器人位于月球轨道上）。然后它会尝试检查哪些操作可以执行。如果可以（例如，如果机器人不是在同一位置，那么无法收集资源），就将它们添加到操作队列中。

如果机器人能选取多种操作就会展开多条行动分支。如果当前目标计划无法将机器人带到所需的状态，那么就会被丢弃，然后尝试下一个可用的目标计划。为了提高机器人的计划质量，简单的启发式方法（避免机器人过度更改计划）被实施。比如，如果机器人原先想收集金属，那么接着要做的就是从火星收集金属再返回卫星轨道，这是一个糟糕的计划的例子。因此，如增加位置或中断动作都会被鼓励。即，优先考虑继续收集资源或者将资源装载到机器人内部，因此无需移动到其他地方。

一旦机器人在纸上“想明白”了一个计划，就会将该计划执行。当玩家在看游戏时，观察太空星系来到生机勃勃是理想的。当然，在故事中，人类已经灭绝，而玩家是人造意识。我想让机器人从一个行星运送到另一个。收集资源和运输物资是机器人会做的一半事，然而，我能想象有些需要解决的问题。比如说，在多个机器人之间的争斗。目前只会在开始时生成一个 “目标”（并将其分配给一尊机船），但是当前它没有检查能否继续执行（例如，如果一尊机器人在行进途中受损并且不能再移动或者收集资源）。

向全局目标单元机器人进行合奏将是下一步（从更简单的方面上来说，比如要求运输机向运输资源，而不是像“各自为政”的所有机器人都能做任何事那样，但如果不这样做，我可以想象解决方案空间会变得庞大很多）。

所以，你也将这些 代理式工作流 进入你的游戏中吗？