利用React行为树 & A星寻路进行智能敌人案例制作

本教程面向有 Unity 基础、致力于游戏 AI 开发的学习者，以智能敌人案例为实战核心，从 React 行为树基础搭建（架构设计、代码实现、功能测试）与 A 星寻路技术落地（算法讲解、环境配置、路径优化）入手，逐步完成场景搭建、敌人行为分析、行为树节点开发，最终整合 AI 控制器与寻路、攻击模块，修复 Bug 并补充资源，助力掌握智能敌人开发全流程，实现具备巡逻、追击、隐蔽、攻击能力的游戏 AI 系统。

课程核心内容

基础认知与工具准备

（课时 1-2）介绍游戏 AI 开发核心工具（Unity）与技术栈（React 行为树、A 星寻路），明确智能敌人案例的核心目标（实现巡逻、追击、隐蔽、攻击等智能行为）；解析 React 在游戏 AI 中的应用逻辑，建立行为树与寻路技术的基础认知。

React 行为树核心开发

（课时 3-5）实战 React 行为树架构搭建，编写敌人行为树（EnemyBT）核心代码（节点基类、控制流逻辑）；设计行为树测试用例，验证节点触发与状态流转功能，掌握行为树开发的基础流程与调试方法。

A 星寻路技术落地

（课时 6-10）系统讲解 A 星寻路算法原理（启发函数、代价计算）；实战 Unity 中 A 星寻路环境配置（导航网格烘焙、参数设置），编写寻路脚本控制逻辑，实现基础寻路行为与路径平滑优化，确保敌人导航功能稳定。

智能敌人场景与行为设计

（课时 11-15）搭建智能敌人案例的基础场景（地形、障碍物、敌人模型）；分析敌人智能行为需求（巡逻、追击、隐蔽、攻击），拆解行为树结构（行为节点、条件节点层级）；编写行为树架构脚本，规划节点功能与交互逻辑。

行为树节点开发与功能实现

（课时 16-23）逐步架设敌人行为树（分支逻辑、节点挂载），定义行为树关键变量（敌人状态、目标位置、隐蔽点坐标）；实战具体行为节点开发（下蹲、巡逻、追击、隐蔽）与条件节点编写（目标检测、安全区判定），完成所有节点功能闭环。

智能敌人 AI 整合与案例完善

（课时 24-28）开发 EnemyAIController 控制器，协调行为树、A 星寻路与攻击模块的交互；实现 A 星寻路与敌人行为的联动（追击路径生成、隐蔽点导航），编写敌人枪攻击行为逻辑；全面测试 AI 功能，修复节点卡死、寻路异常等 Bug，补充敌人动作资源，完成案例开发与课程总结。