在構建自主式 AI 助理的過程中，選擇合適的控制系統至關重要。經過多年的技術演進，行為樹 (Behavior Trees) 已成為機器人技術和遊戲 AI 領域的主流控制模式，而現在這一技術正逐漸應用於自主式 AI 助理的開發中。行為樹之所以受到廣泛採用，主要因為其結構清晰、擴充套件性強，且能夠直觀地表達複雜的決策邏輯。
行為樹基礎：起源與核心概念
行為樹並非新興技術，其概念基礎可追溯至 1980 年代。它提供了一種模組化、可重用的方式來組織 AI 的行為。
行為樹的核心節點型別
行為樹的強大之處在於其多樣化的節點型別，每種型別都有特定的功能。理解這些節點是掌握行為樹的關鍵。
| 節點型別 | 功能描述 | 類別 |
|---|---|---|
| 選擇器 (Selector) | 按順序嘗試執行子節點，直到一個成功為止。類似於邏輯「或」。 | 複合型 |
| 序列 (Sequence) | 按順序執行所有子節點，直到一個失敗或全部成功。類似於邏輯「與」。 | 複合型 |
| 條件 (Condition) | 檢查某個條件是否為真，回傳成功或失敗。 | 葉節點 |
| 動作 (Action) | 執行具體的操作，是行為樹的「葉節點」。 | 葉節點 |
| 裝飾器 (Decorator) | 修改其單一子節點的行為，如反轉結果、重複執行等。 | 裝飾型 |
| 平行 (Parallel) | 同時執行多個子節點，根據策略決定成功或失敗。 | 複合型 |
行為樹節點架構圖
此圖展示了行為樹的基本節點分類及其層次關係。
@startuml
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skinparam dpi auto
skinparam defaultFontName "Microsoft JhengHei UI"
skinparam minClassWidth 100
skinparam defaultFontSize 16
title 行為樹節點架構
package "行為樹節點" {
package "複合節點 (Composite)" {
[選擇器 (Selector)]
[序列 (Sequence)]
[平行 (Parallel)]
}
package "葉節點 (Leaf)" {
[條件 (Condition)]
[動作 (Action)]
}
[裝飾器 (Decorator)]
}
note right of [裝飾器 (Decorator)]
裝飾器節點包裹另一個節點
以修改其行為。
end note
@enduml行為樹執行機制深度解析
行為樹的執行流程是從根節點開始，從上到下，從左到右。節點的執行結果只有兩種：成功 (Success) 或 失敗 (Failure)。這個簡單的二元狀態是整個系統決策流的基礎。
執行流程範例：「吃蘋果或梨」
讓我們透過一個經典範例來理解其執行機制。假設一個 AI 代理的目標是吃水果，優先吃蘋果，如果沒有蘋果，再吃梨。
行為樹結構:
- 根節點是一個選擇器 (Selector)，因為我們希望代理在兩個選項中選擇一個。
- 第一個子節點是一個序列 (Sequence)，代表「吃蘋果」的完整流程。
- 該序列的第一步是一個條件節點：「有蘋果嗎？」
- 第二步是一個動作節點：「吃蘋果」。
- 第二個子節點是另一個序列，代表「吃梨」的流程。
「吃蘋果或梨」決策流程圖
此圖詳細描繪了當「沒有蘋果但有梨」時，行為樹的執行路徑。
@startuml
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title 行為樹執行流程：「吃蘋果或梨」
start
:根節點 (選擇器) 開始執行;
note right: 選擇器嘗試執行第一個子節點 (序列1)
:序列1: 執行第一個子節點 (條件1);
:條件1: 「有蘋果嗎？」;
if (條件1 結果?) then (失敗)
:序列1 失敗，回傳「失敗」給選擇器;
note right: 選擇器接收到失敗，繼續嘗試下一個子節點 (序列2)
:序列2: 執行第一個子節點 (條件2);
:條件2: 「有梨嗎？」;
if (條件2 結果?) then (成功)
:序列2 繼續執行下一個子節點 (動作2);
:動作2: 「吃梨」;
if (動作2 結果?) then (成功)
:序列2 成功，回傳「成功」給選擇器;
:選擇器接收到成功，停止執行並回傳「成功」;
:任務完成;
stop
else (失敗)
:序列2 失敗;
stop
endif
else (失敗)
:序列2 失敗;
stop
endif
else (成功)
:序列1 繼續執行下一個子節點 (動作1);
:動作1: 「吃蘋果」;
stop
endif
@enduml這個流程清晰地展示了行為樹如何根據環境條件（是否有某種水果）自動選擇合適的行為路徑。
結合 LLM：賦予行為樹智慧
將 LLM 與行為樹結合，可以極大地增強 AI 代理的能力。LLM 可以動態生成行為樹節點、評估複雜的自然語言條件，或執行創造性的行動。
- 動態節點生成：LLM 可以根據高層次的任務描述，動態生成一個完整的行為樹結構。
- LLM 條件節點：讓行為樹能夠評估基於自然語言的複雜條件，例如「使用者情緒是否正面？」
- LLM 動作節點：執行需要創造力或複雜推理的行動，如「撰寫一封道歉郵件」或「總結這份報告」。
這種結合使得行為樹不僅是一個預定義的邏輯控制器，更成為一個能夠動態適應、具備高度智慧的決策框架。
結論
行為樹為構建自主 AI 代理系統提供了一個成熟、強大且靈活的控制框架。其模組化和層次化的特性，使其在處理複雜決策時，遠優於傳統的有限狀態機。當與大型語言模型（LLM）的能力相結合時，行為樹能夠驅動 AI 代理執行複雜、多步驟的任務，並根據環境和條件動態調整其行為。對於任何希望開發高階 AI 代理的開發者來說，掌握行為樹技術將是一項寶貴的技能。
