Prompt: Hệ thống ra quyết định dựa trên Mục tiêu và Kế hoạch (Goal-Oriented Action Planning – GOAP) – Trí tuệ nhân tạo trong Game – AI Game Development

Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, tuân thủ cấu trúc và định dạng yêu cầu:

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Mẫu prompt này là một yêu cầu khá chi tiết và có cấu trúc, hướng đến việc thiết kế một hệ thống AI phức tạp cho NPC trong môi trường game. Nó bao gồm các thành phần chính sau:

• [TÊN_GAME]: Đây là một biến placeholder, yêu cầu người dùng cung cấp tên cụ thể của trò chơi mà hệ thống AI này sẽ được áp dụng. Việc này giúp định hướng ngữ cảnh và làm cho yêu cầu trở nên cụ thể hơn.
• [THUẬT_TOÁN_GOAP]: Đây cũng là một biến placeholder, yêu cầu người dùng chỉ định thuật toán GOAP (Goal-Oriented Action Planning) cụ thể nào sẽ được sử dụng. Có nhiều biến thể của GOAP, và việc chỉ định rõ sẽ giúp AI hiểu rõ hơn về phương pháp lập kế hoạch cần mô phỏng.
• Yêu cầu cốt lõi: Xây dựng hệ thống AI dựa trên GOAP cho NPC.
• Chức năng chính: Cho phép NPC tự động tạo chuỗi hành động để đạt mục tiêu.
• Ví dụ mục tiêu: ‘Sửa chữa vũ khí’, ‘Tìm nguyên liệu’, ‘Trốn thoát khỏi kẻ địch’ – những ví dụ này cung cấp minh họa rõ ràng về loại mục tiêu mà hệ thống cần xử lý.
• Các thành phần cần định nghĩa chi tiết:
  • Trạng thái thế giới (world states)
  • Hành động khả thi (actions) bao gồm điều kiện tiền đề (preconditions) và hiệu ứng (effects).
• Yêu cầu bổ sung: Mô tả cách thuật toán GOAP hoạt động và cách nó tương tác với các hệ thống khác của NPC như cây hành vi (behavior tree) hoặc máy trạng thái (state machine).

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này yêu cầu AI phân tích và thiết kế một hệ thống lập kế hoạch dựa trên mục tiêu (GOAP). GOAP là một phương pháp lập kế hoạch hành động phổ biến trong phát triển game, cho phép các tác nhân (NPC) tự đưa ra quyết định dựa trên mục tiêu mong muốn và các hành động có sẵn.

Cách thức hoạt động của hệ thống GOAP dự kiến sẽ như sau:

• Trạng thái thế giới (World State): Đây là một tập hợp các thuộc tính mô tả tình trạng hiện tại của môi trường game và NPC. Ví dụ: `có_vũ_khí_hỏng`, `nguyên_liệu_đầy_đủ`, `NPC_đang_bị_tấn_công`, `vị_trí_an_toàn`, v.v.
• Hành động (Actions): Mỗi hành động là một thao tác mà NPC có thể thực hiện. Mỗi hành động có:
  • Điều kiện tiền đề (Preconditions): Các điều kiện trong trạng thái thế giới cần phải đúng để hành động có thể được thực hiện. Ví dụ: Để thực hiện hành động ‘Sửa chữa vũ khí’, điều kiện tiền đề có thể là `có_vũ_khí_hỏng` và `có_đủ_nguyên_liệu_sửa_chữa`.
  • Hiệu ứng (Effects): Những thay đổi mà hành động gây ra cho trạng thái thế giới sau khi được thực hiện. Ví dụ: Sau khi thực hiện hành động ‘Sửa chữa vũ khí’, hiệu ứng sẽ là `vũ_khí_đã_sửa_xong` và có thể `nguyên_liệu_sửa_chữa_giảm`.
• Thuật toán lập kế hoạch ([THUẬT_TOÁN_GOAP]): Dựa trên mục tiêu hiện tại và trạng thái thế giới, thuật toán GOAP sẽ tìm kiếm một chuỗi các hành động khả thi (bắt đầu từ trạng thái hiện tại) sao cho khi thực hiện tuần tự, chuỗi hành động này sẽ dẫn đến trạng thái thế giới đáp ứng mục tiêu mong muốn. Các thuật toán GOAP phổ biến bao gồm:
  • Tối ưu hóa dựa trên chi phí (Cost-based optimization): Tìm chuỗi hành động ngắn nhất hoặc ít tốn kém nhất.
  • Duyệt đồ thị trạng thái (State-space search): Khám phá các khả năng chuyển đổi trạng thái.
• Tương tác với Cây hành vi/Máy trạng thái: Hệ thống GOAP thường không hoạt động độc lập. Nó sẽ cung cấp một “kế hoạch” (chuỗi hành động) cho các hệ thống quản lý hành vi cấp cao hơn của NPC (như Behavior Tree hoặc State Machine). Cây hành vi/Máy trạng thái sau đó sẽ thực thi từng bước trong kế hoạch đó, tương tác với thế giới game và cập nhật lại trạng thái thế giới cho hệ thống GOAP tiếp tục hoạt động.

3. Ví dụ Minh họa

Giả sử chúng ta có trò chơi là “Thế giới Phù Thủy” ([TÊN_GAME] = "Thế giới Phù Thủy") và chúng ta sẽ sử dụng thuật toán lập kế hoạch “Duyệt đồ thị trạng thái đơn giản” ([THUẬT_TOÁN_GOAP] = "Duyệt đồ thị trạng thái đơn giản"). Mục tiêu của NPC là “Chế tạo bình thuốc hồi máu”.

Ví dụ 1: Thiết kế chi tiết hệ thống GOAP

Dưới đây là cấu trúc chi tiết mà AI có thể tạo ra dựa trên prompt:


Game: Thế giới Phù Thủy