Unreal Engine AI

Unreal Engine 5.5+: Обзор архитектуры агентного ИИ и массовой симуляции

Экосистема ИИ Unreal Engine эволюционировала в многоуровневый слой оркестрации, перейдя от устаревших монолитных контроллеров к модели исполнения, ориентированной на данные. Эта архитектура позволяет синхронизировать тысячи независимых агентов, сохраняя логические бюджеты на уровне субмиллисекунд на кадр 🧠.

Логика поведения и оркестрация состояний-действий

Фреймворк использует гибридный подход к логике агентов, позволяя архитекторам балансировать между сложностью и производительностью через три отдельных пути обработки:

• Оркестрация StateTree: Высокопроизводительная схематическая машина состояний, функционирующая как облегченная альтернатива Behavior Trees для массового количества агентов 📑.
• NNE (Neural Network Engine): Обеспечивает унифицированный интерфейс для инференса предобученных нейронных сетей (форматы ONNX/NNE) непосредственно в конвейере логики ИИ 📑.
• Симуляция массовых сущностей (Mass Entity): Использует паттерн ECS (Entity Component System) для обработки логики агентов через фрагменты данных и специализированные процессоры 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Сценарии операционных трансформаций

• Сценарий A: Пространственное принятие решений (EQS): Вход: Трансформация запроса + Навигационная сетка + Контекстные фильтры (например, 'Линия видимости до цели') → Процесс: Генератор EQS создает точки-кандидаты в 3D-сетке; Тесты применяют взвешенное скорингирование на основе расстояния и видимости → Выход: Оптимальный вектор Vector3 для команды перемещения ИИ 📑.
• Сценарий B: Навигация крупномасштабных толп (Mass): Вход: Фрагменты агентов (Трансформация, Скорость, Избегание) + Навигационная сетка Mass → Процесс: Процессоры Mass выполняют логику следования по маршруту и избегания параллельно на нескольких ядрах CPU → Выход: Обновленные фрагменты трансформации для тысяч визуализируемых сущностей за кадр 📑.

Архитектура восприятия окружающей среды и пространственных запросов

Система запросов окружения (EQS) остается основным движком пространственного мышления, хотя ее внутренние возможности многопоточности для динамического обновления навигационной сетки частично не раскрыты 🌑. Реализация 'Smart Objects' дополнительно развязывает логику, позволяя окружению предоставлять агентам протоколы взаимодействия через специализированный интерфейсный слой 📑.

Стратегические рекомендации для архитекторов ИИ

Техническим директорам следует отдавать приоритет StateTree для логики, требующей высокой детерминированности и производительности, оставляя Behavior Trees для сложных нерегулярных ветвлений. Инженерным командам необходимо проверять задержку инференса NNE на целевом оборудовании (консоль vs. ПК), так как пути ускоренного инференса на GPU значительно различаются в зависимости от платформы 🌑.