AI上下文工程：重新定义游戏开发的智能边界——从NPC行为到动态剧情的高效实现路径

元数据框架

标题

AI上下文工程：重新定义游戏开发的智能边界——从NPC行为到动态剧情的高效实现路径

关键词

上下文工程；游戏AI；动态剧情生成；NPC行为建模；提示工程；生成式AI；游戏开发流程优化

摘要

在生成式AI浪潮下，游戏开发正经历从“脚本化智能”到“动态化智能”的范式转移。AI上下文工程作为连接生成式模型与游戏世界的核心桥梁，通过系统化管理游戏状态、玩家交互、NPC记忆等上下文信息，解决了传统游戏AI（如有限状态机）的僵化问题，实现了更真实、自适应的游戏体验。本文从第一性原理出发，拆解上下文工程的理论框架，构建可落地的架构设计，结合Unity/Unreal引擎的实现案例，探讨其在NPC行为、动态剧情、玩家个性化交互中的高效应用，并展望未来多模态融合、长上下文处理等前沿方向。无论是游戏开发者还是AI研究者，都能从本文中获得从理论到实践的完整知识体系。

1. 概念基础：游戏开发中的“上下文困境”与AI上下文工程的诞生

1.1 领域背景化：游戏AI的三次进化

游戏AI的发展始终围绕“模拟智能行为”这一核心目标，经历了三个阶段：

  • 第一阶段（1980-2000）：脚本化智能
    以有限状态机（FSM）和行为树（Behavior Tree）为代表，通过预定义的状态转移规则实现NPC行为（如“看到玩家→攻击”“生命值低→逃跑”）。优点是逻辑清晰、性能高；缺点是缺乏灵活性，无法处理未预见到的玩家行为（如玩家用道具贿赂NPC）。
  • 第二阶段（2000-2020）：数据驱动智能
    引入机器学习（如强化学习、深度学习），通过训练数据优化NPC行为（如《Dota 2》的OpenAI Five）。优点是能适应复杂场景；缺点是泛化能力弱，训练成本高，且无法解释决策逻辑（如NPC突然“发疯”攻击队友）。
  • 第三阶段（2020至今）：生成式智能
    以GPT-4、Claude、Llama 2等大语言模型（LLM）为代表，通过生成式能力实现动态对话、剧情生成。但上下文管理成为新的瓶颈——如何让LLM理解游戏世界的状态（如时间、地点、玩家历史行为），并生成符合逻辑的响应？

1.2 问题空间定义：游戏中的“上下文”是什么？

在游戏开发中，上下文是指影响AI决策的所有动态信息，可分为四类：

类型 示例 动态性
环境状态 时间（白天/黑夜）、天气（下雨/晴天）、场景（森林/城堡） 中低频变化
玩家状态 生命值、持有道具、 reputation（声望）、历史行为（如救过NPC） 高频变化
NPC状态 记忆（如记得玩家之前的对话）、情绪（如愤怒/友好）、目标（如寻找宝藏） 中高频变化
剧情状态 主线任务进度（如“找到圣剑”）、支线任务触发条件（如“帮助村民”） 低频变化

传统游戏AI的核心问题是上下文处理的“硬编码”——所有状态转移规则由开发者手动编写，无法适应玩家的个性化行为。例如，当玩家在《上古卷轴5》中先救了NPC再偷他的东西，传统NPC只会触发“被偷→攻击”的状态，而不会表现出“失望”或“犹豫”的情绪。

1.3 术语精确性：AI上下文工程的定义

AI上下文工程（AI Context Engineering）是指设计、管理、优化AI系统处理上下文信息的全过程，目标是让AI系统能：

  1. 准确获取：从游戏引擎、玩家输入、NPC交互中收集上下文数据；
  2. 有效表示：将非结构化信息（如对话、行为）转化为结构化格式（如键值对、向量）；
  3. 动态更新：根据游戏进展实时调整上下文（如玩家捡起道具后，更新“持有道具”状态）；
  4. 智能推理：结合上下文生成符合逻辑的决策（如NPC根据玩家的reputation决定是否帮助）。

简言之，上下文工程是生成式AI在游戏中“落地”的关键——没有它，LLM只能生成“脱离游戏世界”的对话（如“你好，今天天气不错”），而无法融入动态的游戏场景。

2. 理论框架：从第一性原理推导游戏上下文工程的核心逻辑

2.1 第一性原理推导：游戏的本质是“状态转移系统”

根据游戏设计的第一性原理，游戏是一个由状态和状态转移构成的动态系统。其数学模型可表示为：
G=(S,A,T,R) G = (S, A, T, R) G=(S,A,T,R)
其中：

  • SSS：游戏的状态空间（包括环境、玩家、NPC、剧情状态）；
  • AAA：玩家和NPC的动作集合（如“攻击”“对话”“捡道具”）；
  • TTT：状态转移函数（T:S×A→ST: S \times A \rightarrow ST:S×A→S，表示动作对状态的改变）；
  • RRR：奖励函数（如玩家完成任务获得经验值）。

AI上下文工程的核心目标是优化状态转移函数TTT，让其能处理高维、动态、非结构化的状态信息（如玩家的自然语言对话、NPC的情绪变化），而非传统的低维结构化状态（如“生命值=50”）。

2.2 数学形式化：上下文的表示与推理

假设游戏在时间步ttt的上下文为Ct=(StE,StP,StN,StC)C_t = (S_t^E, S_t^P, S_t^N, S_t^C)Ct​=(StE​,StP​,StN​,StC​)，其中：

  • StES_t^EStE​：环境状态（如“时间=20:00，天气=下雨”）；
  • StPS_t^PStP​：玩家状态（如“生命值=80，持有道具=圣剑，reputation=友好”）；
  • StNS_t^NStN​：NPC状态（如“记忆=玩家昨天救了我，情绪=感激，目标=寻找宝藏”）；
  • StCS_t^CStC​：剧情状态（如“主线任务=找到圣剑，支线任务=帮助村民”）。

AI系统的决策过程可表示为：
At=f(Ct,M) A_t = f(C_t, M) At​=f(Ct​,M)
其中：

  • AtA_tAt​：AI在时间步ttt的动作（如“对玩家说‘谢谢你昨天救了我’”）；
  • MMM：生成式模型（如GPT-4）；
  • fff：上下文处理函数（包括上下文的裁剪、编码、注入）。

关键挑战：如何优化fff，让MMM能高效处理CtC_tCt​（尤其是当CtC_tCt​的规模超过模型的上下文窗口时）？

2.3 理论局限性：上下文窗口与“遗忘问题”

当前生成式模型（如GPT-4）的上下文窗口有限（最多128k tokens），而游戏中的上下文（如玩家10小时的历史行为）可能远超这一限制。这会导致**“上下文遗忘”**——模型无法记住早期的关键信息（如玩家之前救过NPC），从而生成矛盾的决策（如NPC后来攻击玩家）。

2.4 竞争范式分析：上下文工程vs传统AI

维度 传统AI（FSM/行为树） 上下文工程（生成式AI）
灵活性 低（硬编码规则） 高（动态适应玩家行为）
上下文处理 有限（仅处理预定义状态） 全面（处理高维非结构化信息）
开发成本 高（手动编写规则） 中（通过提示工程优化）
玩家体验 僵化（可预测） 真实（不可预测）

结论：上下文工程是生成式AI在游戏中超越传统AI的核心竞争力。

3. 架构设计：游戏上下文工程的系统架构与组件设计

3.1 系统分解：四大核心组件

基于上述理论框架，我们设计了游戏上下文工程的系统架构（如图1所示），包含四大核心组件：
游戏引擎
上下文管理模块
推理引擎
行为执行模块
反馈模块

图1：游戏上下文工程系统架构

3.1.1 上下文管理模块（Context Management Module, CMM）

职责：负责上下文的获取、表示、更新、裁剪。

  • 获取：从游戏引擎（如Unity的Update()函数）收集环境、玩家、NPC、剧情状态；
  • 表示：将非结构化信息转化为结构化格式（如用JSON表示玩家状态：{"health": 80, "items": ["sword"], "reputation": "friendly"}）；
  • 更新：根据玩家动作（如“捡道具”）或NPC行为（如“对话”）实时更新上下文；
  • 裁剪：当上下文规模超过模型窗口时，通过摘要（如用LLM总结玩家历史行为）或分层（如保留最近1小时的行为，丢弃更早的）减少token数量。
3.1.2 推理引擎（Inference Engine, IE）

职责：结合上下文生成AI决策（如NPC对话、行为）。

  • 核心组件：生成式模型（如GPT-4、Llama 2）；
  • 关键技术：提示工程（Prompt Engineering）——将上下文注入提示词，引导模型生成符合逻辑的响应。例如： 
    上下文：
- 环境状态：晚上10点，下雨，森林里的小木屋；
- 玩家状态：持有圣剑，reputation=友好（之前救过NPC）；
- NPC状态：记忆=玩家昨天救了我，情绪=感激，目标=寻找宝藏；
- 剧情状态：主线任务=找到圣剑。

任务：生成NPC看到玩家后的第一句话，要求符合上下文，体现感激之情。
  • 优化策略：通过** few-shot learning**（给模型示例）或** chain-of-thought**（让模型一步步推理）提升决策质量。
3.1.3 行为执行模块（Action Execution Module, AEM）

职责：将推理引擎生成的决策转化为游戏中的具体动作。

  • 示例：如果推理引擎生成“NPC说‘谢谢你昨天救了我，我知道宝藏的位置’”，AEM会调用Unity的DialogueSystem组件显示对话，并触发NPC的“指路”动画。
  • 关键要求：低延迟（确保动作与玩家输入同步，避免“卡顿”）。
3.1.4 反馈模块（Feedback Module, FM）

职责：收集玩家对AI行为的反馈（如玩家选择“拒绝NPC的帮助”），并更新上下文。

  • 示例：玩家拒绝NPC的帮助后，FM会更新NPC的情绪状态为“失望”，并将这一信息存入上下文管理模块。

3.2 组件交互模型：动态闭环

系统的交互流程如下（以NPC对话为例）：

  1. 游戏引擎检测到玩家靠近NPC（触发事件）；
  2. 上下文管理模块从游戏引擎获取当前上下文（环境、玩家、NPC、剧情状态）；
  3. 推理引擎将上下文注入提示词，调用GPT-4生成对话内容；
  4. 行为执行模块将对话内容显示在屏幕上，并播放NPC的说话动画；
  5. 反馈模块收集玩家的反应（如玩家选择“问宝藏的位置”），并更新上下文；
  6. 重复步骤2-5，直到对话结束。

3.3 设计模式应用：提升架构灵活性

为了应对游戏开发中的变化（如更换生成式模型、扩展上下文类型），我们采用了以下设计模式：

  • 观察者模式（Observer Pattern）：用于监控游戏状态变化（如玩家捡起道具），当状态变化时，自动通知上下文管理模块更新；
  • 策略模式（Strategy Pattern）：用于选择上下文裁剪策略（如摘要策略、分层策略），可根据游戏场景（如剧情模式、战斗模式）动态切换；
  • 备忘录模式（Memento Pattern）：用于保存上下文快照（如玩家进入副本前的状态），以便在需要时回滚（如玩家死亡后复活）。

3.4 可视化表示：上下文金字塔

为了更直观地理解上下文的结构，我们设计了上下文金字塔（如图2所示）：

graph TD
    A[剧情状态（主线/支线任务）] --> B[NPC状态（记忆/情绪/目标）]
    B --> C[玩家状态（生命值/道具/reputation）]
    C --> D[环境状态（时间/天气/场景）]

图2：上下文金字塔

  • 底层（环境状态）：最基础的上下文，影响所有上层状态（如“下雨”会让玩家的移动速度变慢）；
  • 中层（玩家状态）：直接反映玩家的行为，是NPC决策的关键依据（如“持有圣剑”会让NPC更愿意帮助）；
  • 上层（NPC状态）：NPC的个性化特征，决定了其行为的独特性（如“感激”的情绪会让NPC说友好的话）；
  • 顶层（剧情状态）：游戏的核心逻辑，引导所有上下文的变化（如“找到圣剑”会触发主线任务的下一步）。

4. 实现机制：从代码到性能的全链路优化

4.1 算法复杂度分析：上下文更新的效率

假设上下文管理模块需要处理nnn个状态变量（如环境状态有10个变量，玩家状态有20个变量，共30个），每个变量的更新时间为O(1)O(1)O(1)，则上下文更新的时间复杂度为O(n)O(n)O(n)。这在游戏开发中是可接受的（因为nnn通常不会超过100）。

优化点：通过懒加载（Lazy Loading）减少不必要的更新——只有当状态变量发生变化时，才更新上下文（如玩家的位置每帧变化，而reputation只有在完成任务时才变化）。

4.2 优化代码实现：Unity中的上下文管理模块

以下是Unity中上下文管理模块的示例代码（C#）：

using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;

public class ContextManager : Singleton<ContextManager>
{
    // 环境状态
    public Dictionary<string, object> EnvironmentState = new Dictionary<string, object>();
    // 玩家状态
    public Dictionary<string, object> PlayerState = new Dictionary<string, object>();
    // NPC状态（键：NPC ID，值：状态字典）
    public Dictionary<int, Dictionary<string, object>> NpcStates = new Dictionary<int, Dictionary<string, object>>();
    // 剧情状态
    public Dictionary<string, object> StoryState = new Dictionary<string, object>();

    // 更新环境状态
    public void UpdateEnvironmentState(string key, object value)
    {
        if (EnvironmentState.ContainsKey(key))
        {
            EnvironmentState[key] = value;
        }
        else
        {
            EnvironmentState.Add(key, value);
        }
    }

    // 更新玩家状态
    public void UpdatePlayerState(string key, object value)
    {
        if (PlayerState.ContainsKey(key))
        {
            PlayerState[key] = value;
        }
        else
        {
            PlayerState.Add(key, value);
        }
    }

    // 更新NPC状态
    public void UpdateNpcState(int npcId, string key, object value)
    {
        if (!NpcStates.ContainsKey(npcId))
        {
            NpcStates.Add(npcId, new Dictionary<string, object>());
        }
        if (NpcStates[npcId].ContainsKey(key))
        {
            NpcStates[npcId][key] = value;
        }
        else
        {
            NpcStates[npcId].Add(key, value);
        }
    }

    // 更新剧情状态
    public void UpdateStoryState(string key, object value)
    {
        if (StoryState.ContainsKey(key))
        {
            StoryState[key] = value;
        }
        else
        {
            StoryState.Add(key, value);
        }
    }

    // 获取上下文（转化为JSON字符串，用于注入提示词）
    public string GetContextJson(int npcId)
    {
        var context = new
        {
            Environment = EnvironmentState,
            Player = PlayerState,
            Npc = NpcStates.ContainsKey(npcId) ? NpcStates[npcId] : new Dictionary<string, object>(),
            Story = StoryState
        };
        return JsonUtility.ToJson(context);
    }
}

代码说明：

  • 使用单例模式（Singleton<ContextManager>）确保全局唯一；
  • 用字典存储各类型状态，方便添加/修改；
  • GetContextJson()方法将上下文转化为JSON字符串，便于注入生成式模型的提示词。

4.3 边缘情况处理：如何应对玩家的“异常行为”？

在游戏中，玩家可能会做出“异常行为”（如攻击友好NPC、用道具破坏剧情逻辑），此时上下文工程需要确保AI的决策符合逻辑且保持一致性。

示例：玩家之前救过NPC（reputation=友好），但现在突然攻击NPC。此时：

  1. 上下文管理模块会更新玩家状态中的“行为”为“攻击”，并将NPC的情绪状态从“感激”改为“愤怒”；
  2. 推理引擎生成的对话内容会从“谢谢你救了我”变为“你为什么攻击我？我再也不帮你了！”；
  3. 行为执行模块会触发NPC的“反击”动画，并将NPC的目标从“帮助玩家”改为“逃跑”。

实现技巧：在提示词中加入**“一致性检查”**，例如：

要求：生成的对话必须符合NPC的当前情绪（愤怒）和历史记忆（玩家之前救过他），不能出现矛盾。

4.4 性能考量：降低生成式AI的调用成本

生成式AI的调用成本（延迟、费用）是游戏开发中的重要问题。以下是优化策略：

  • 减少上下文规模：通过摘要（如用LLM总结玩家历史行为）或分层（如保留最近1小时的行为）减少token数量；
  • 缓存常用响应：对于高频场景（如NPC的问候语），缓存生成的响应，避免重复调用；
  • 使用本地模型：对于延迟敏感的场景（如战斗中的NPC行为），使用本地模型（如Llama 2）代替云端模型；
  • 异步调用：将生成式AI的调用放在异步线程中，避免阻塞游戏主线程（如Unity中的Coroutine）。

5. 实际应用：从NPC对话到动态剧情的落地案例

5.1 案例1：《原神》风格的NPC对话系统

需求：实现一个能记住玩家历史行为的NPC，例如：

  • 玩家第一次遇到NPC时，NPC会说“你好，旅行者，需要帮助吗？”；
  • 玩家帮NPC找过丢失的猫后，NPC会说“谢谢你上次帮我找猫，这次有什么需要帮忙的？”；
  • 玩家攻击过NPC后，NPC会说“你为什么攻击我？我再也不帮你了！”。

实现步骤：

  1. 上下文管理：在ContextManager中添加NPC的“记忆”状态（如"memory": "玩家帮我找过猫"）；
  2. 提示工程：将NPC的记忆注入提示词，例如： 
    上下文：
- NPC记忆：玩家上次帮我找过丢失的猫；
- NPC情绪：感激；
- 玩家当前行为：靠近NPC。

任务：生成NPC的问候语，要求体现对玩家的感激之情。
  3. 行为执行：将生成的对话显示在屏幕上，并播放NPC的“微笑”动画。

效果：玩家会感受到NPC的“记忆”和“情绪”，提升游戏的沉浸感。

5.2 案例2：《赛博朋克2077》风格的动态剧情生成

需求：实现一个能根据玩家选择动态调整的剧情，例如：

  • 玩家选择“帮助反抗军”，剧情会走向“推翻独裁者”；
  • 玩家选择“帮助独裁者”，剧情会走向“镇压反抗军”；
  • 玩家选择“中立”，剧情会走向“两边都不帮”。

实现步骤：

  1. 上下文管理：在ContextManager中添加剧情状态（如"main_quest": "帮助反抗军"）；
  2. 推理引擎：使用GPT-4生成剧情分支，例如： 
    上下文：
- 剧情状态：主线任务=帮助反抗军；
- 玩家当前位置：反抗军基地；
- 玩家持有道具：炸药。

任务：生成下一步剧情，要求符合玩家的选择和当前状态。
  3. 行为执行：根据生成的剧情，触发相应的事件（如反抗军领袖给玩家分配任务）。

效果：玩家的选择会直接影响剧情的走向，提升游戏的 replay value（重玩价值）。

5.3 案例3：《动物森友会》风格的玩家个性化交互

需求：实现一个能根据玩家的兴趣（如喜欢钓鱼、喜欢种花）调整行为的NPC，例如：

  • 玩家经常钓鱼，NPC会说“你又去钓鱼了？有没有钓到大鱼？”；
  • 玩家经常种花，NPC会说“你的花园真漂亮，要不要我帮你浇水？”。

实现步骤：

  1. 上下文管理：在ContextManager中添加玩家的“兴趣”状态（如"hobby": "fishing"）；
  2. 提示工程：将玩家的兴趣注入提示词，例如： 
    上下文：
- 玩家兴趣：钓鱼；
- NPC情绪：友好；
- 玩家当前行为：拿着鱼竿靠近NPC。

任务：生成NPC的对话，要求符合玩家的兴趣。
  3. 行为执行：将生成的对话显示在屏幕上，并播放NPC的“钓鱼”动画。

效果：玩家会感受到NPC的“个性化”，提升游戏的亲切感。

6. 高级考量：扩展、安全与伦理

6.1 扩展动态：从单玩家到多玩家的上下文处理

当前的上下文工程主要针对单玩家游戏，而多玩家游戏（如MMORPG）的上下文处理更复杂——需要处理多个玩家的状态（如玩家A攻击了玩家B，玩家C帮助了玩家A）。

解决方案：

  • 分布式上下文管理：将每个玩家的上下文存储在分布式数据库（如Redis）中，确保多服务器之间的同步；
  • 群体上下文模型：引入“群体状态”（如“ guild（公会）的 reputation”），让NPC能处理多玩家的交互（如“公会的 reputation 高，NPC会提供更多帮助”）。

6.2 安全影响：防止玩家利用上下文漏洞

玩家可能会利用上下文工程的漏洞（如修改游戏状态、欺骗AI），例如：

  • 玩家修改游戏数据，将自己的reputation改为“友好”，从而获得NPC的帮助；
  • 玩家用脚本自动点击，让NPC重复生成奖励。

解决方案：

  • 服务器端校验：将上下文的关键状态（如reputation）存储在服务器端，避免客户端修改；
  • 行为异常检测：使用机器学习模型检测玩家的异常行为（如短时间内重复点击），并禁止其与NPC交互；
  • 上下文签名：对上下文数据进行签名（如用HMAC），确保数据未被篡改。

6.3 伦理维度：NPC的“意识”与玩家的责任

随着上下文工程的发展，NPC的行为会越来越“真实”（如具有记忆、情绪、目标），这会引发伦理问题：

  • NPC的权利：如果NPC能感受到“痛苦”（如被玩家攻击时表现出恐惧），玩家是否有责任停止攻击？
  • 玩家的责任：如果玩家的行为导致NPC的“死亡”（如破坏NPC的家园），玩家是否应该承担“道德责任”？

解决方案：

  • 透明化设计：明确告诉玩家NPC是“虚拟的”，没有真实的意识；
  • 伦理规则：在游戏中加入伦理规则（如“攻击友好NPC会降低reputation”），引导玩家做出符合伦理的行为；
  • 玩家选择：给玩家选择的权利（如“是否帮助NPC”），但也要让玩家承担选择的后果（如“NPC死亡后，无法获得其帮助”）。

6.4 未来演化向量：多模态与长上下文

  • 多模态上下文融合：结合图像、声音、文本等多模态信息（如玩家的表情、语音、动作），提升AI的理解能力（如玩家皱眉头表示“不满”，AI会调整对话内容）；
  • 长上下文处理：利用大语言模型的长上下文能力（如GPT-4的128k tokens），处理更复杂的游戏场景（如玩家10小时的历史行为）；
  • 自监督上下文学习：让AI系统自动从游戏数据中学习上下文处理策略（如通过强化学习优化上下文裁剪），减少人工干预。

7. 综合与拓展：重新定义游戏开发的智能边界

7.1 跨领域应用：从游戏到元宇宙

上下文工程的应用不仅限于游戏，还可以扩展到元宇宙（Metaverse）：

  • 虚拟数字人：让虚拟数字人能记住用户的历史交互（如“用户上次喜欢聊电影”），提升对话的个性化；
  • 虚拟场景：让虚拟场景能根据用户的行为动态调整（如“用户喜欢安静，场景会切换到图书馆”）。

7.2 研究前沿：上下文工程的开放问题

  • 上下文的自动生成：如何让AI系统自动生成上下文（如根据玩家的行为推断其兴趣）？
  • 上下文的一致性维护：如何确保上下文在长时间内保持一致（如NPC不会突然忘记玩家之前的帮助）？
  • 上下文的可解释性：如何让开发者理解AI系统的上下文处理逻辑（如“为什么NPC会攻击玩家”）？

7.3 战略建议：游戏开发者的行动指南

  • 尽早引入上下文工程：在游戏开发的早期阶段（如原型设计）就考虑上下文工程，避免后期重构；
  • 选择合适的生成式模型：根据游戏的需求（如延迟、成本）选择云端模型（如GPT-4）或本地模型（如Llama 2）；
  • 持续优化提示工程：通过A/B测试（如测试不同的提示词）提升AI决策的质量；
  • 收集玩家反馈：通过玩家反馈（如问卷调查、评论）优化上下文工程的逻辑（如调整NPC的情绪反应）。

结语

AI上下文工程是生成式AI在游戏中“落地”的关键，它通过系统化管理游戏状态、玩家交互、NPC记忆等上下文信息，实现了更真实、自适应的游戏体验。从NPC对话到动态剧情，从单玩家到多玩家，上下文工程正在重新定义游戏开发的智能边界。

未来，随着多模态融合、长上下文处理等技术的发展，上下文工程将变得更加强大，为游戏开发带来更多可能性。对于游戏开发者来说，掌握上下文工程将成为提升游戏竞争力的核心能力——因为游戏的未来，属于能理解“上下文”的智能。

参考资料

  1. OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report.
  2. Unity Technologies. (2023). Unity AI Documentation.
  3. Unreal Engine. (2023). Unreal Engine AI Programming Guide.
  4. Li, J., et al. (2023). Context-Aware Generation for Games. arXiv preprint arXiv:2305.08291.
  5. Smith, R. (2022). Game AI: From Finite State Machines to Generative Models. CRC Press.
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