1 瞭解行爲樹
首先製作AI有很多種決策方式，比如 有限狀態機（Finite-State Machines），分層狀態機（Hierarchical Finite-State Machines），行爲樹（Behavior Trees），效用系統（Utility Systems），目標導向型行動計劃（Goal-Oriented Action Planners），分層任務網絡（Hierarchical Task Networks） ，不同的決策方式針對不同的遊戲行爲，各有優缺點，可以擇優選擇，我們爲什麼要選擇行爲樹呢？行爲樹中的可擴展性是最優的，且靈活性可以適應任何不同的AI情況，其隨機性非常可視化判斷與調試，但是行爲樹顯而易見也有部分缺點，比如大量判斷耗時，且不一定是最優決策選擇。
2 走進行爲樹
行爲樹的每一個葉子 我們都稱爲節點，通過一個個節點來搭建一個樹結構，即數據結構的樹結構。通過樹結構的中序遍歷來將所有節點串聯在一起。其中沒有下一個節點的稱爲 子節點，有下一個節點的 稱爲父節點。
子節點 又分爲 行爲節點、條件節點。 父節點 分爲 裝飾節點、組合節點。其中在Unreal Engine中 條件節點被結合在 裝飾節點中。
通過這四種節點的不同排列組合 構建成了一顆行爲樹。
3 搭建行爲樹(基於unity的Behavior Designer行爲樹插件)
每一顆行爲樹都是從根節點開始
接下來要新建一個父節點，我們一般新建一個組合結點中的順序節點，要行爲樹從子節點按從左到右執行。比如：
接下來只要搭配子節點就完成了 一個簡單的行爲樹
這裏有一個父順序節點，一個條件節點一個動作節點 共同構成一個子節點。這裏表示滿足條件節點的條件就執行該動作節點的動作。
4 編寫節點
4.1 編寫父節點
編寫裝飾節點 需要繼承Decorator 重寫CanExecute 來判斷子節點是否成功與失敗 重寫Decorate來判斷自己是否返回成功與失敗 例如：
編寫組合節點 需要繼承Composite 組合節點比較複雜，大體需要控制所有子節點的返回來確定自己的成功失敗返回值，通過重寫OnChildStarted(int childIndex) 來返回子節點編號，
重寫CanExecute()來判斷子節點是否成功與失敗來繼續執行下一個節點，重寫OverrideStatus來判斷自己是否返回成功與失敗 例如：
編寫子節點
編寫條件節點 需要繼承Conditional 只要重寫OnUpdate 來判斷條件，選擇返回值即可 比如：
編寫行爲節點 需要繼承Action 只要重寫OnUpdate 來執行行爲，選擇返回值即可 比如：
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