AI对手行为需分层随机：先按概率分布选择策略（如60%守、30%偷袭、10%冒进），再在策略内用Math.random()微调动作；过滤非法动作、缓存方向常量、引入短期记忆状态，避免伪随机与性能陷阱。
AI对手行为怎么用随机数控制才不显得呆板
纯 Math.random() 直接决定行动，玩家很快会发现“AI总在第3步往左撞墙”——这不是AI，是伪随机陷阱。关键在于把随机性分层：先用概率分布决定策略倾向（比如 60% 守、30% 偷袭、10% 冒进），再在该策略下生成具体动作。例如守备策略里，Math.random() 可用于决定“是否微调站位”，而不是“是否移动”。
常见错误是把所有逻辑塞进一个 if (Math.random() 判断里，结果行为缺乏上下文连贯性。建议用状态机结构，当前状态（如“被压制中”）影响后续随机权重，让AI看起来有记忆、有反应。
难度调节别只调“命中率”，要动决策树深度
玩家抱怨“简单模式AI像瞎子，困难模式又像读心”，问题常出在难度参数只缩放单一数值（如 accuracy = base * difficultyLevel）。真正有效的调节点是AI的“思考步数”和“可选动作数”：
- 简单难度：只看下一步，且只从2个安全动作中随机选（如仅左右平移）
- 中等难度：模拟未来2步，排除明显送死动作（如向前冲进已知陷阱）
- 困难难度：启用简易启发式评估（如计算与玩家距离、自身血量、道具位置），动态加权各动作得分
注意：不要在每帧都跑完整搜索。用 setTimeout 或 requestAnimationFrame 控制AI计算频率，避免卡顿；困难模式下可允许每3帧算一次，但每次多看1步。
立即学习“前端免费学习笔记（深入）”；
如何让随机AI偶尔“犯错”反而更真实
完全理性的AI反而让玩家觉得假。可在中高难度中加入可控失误机制：当AI处于优势状态（如血量高于80%、距离玩家＞5格）时，以 0.05 * (1 - difficulty) 概率执行一个次优动作（如放弃攻击转为捡道具）。这个公式保证简单模式失误率≈5%，困难模式趋近于0，既保留人性感，又不失挑战性。
另一个技巧是“延迟响应”：检测到玩家突袭后，不立即反制，而是等1–2帧再行动——用 setTimeout(() => { doCounter(); }, 100 + Math.random() * 100) 模拟反应时间，比固定延迟更自然。
Canvas游戏里AI计算太慢？优先裁剪搜索空间
在格子地图或有限动作空间中，别遍历全部可能路径。用 getValidMoves(playerPos, gameState) 先过滤掉越界、被挡、死亡的动作，再对剩余项加权。若地图是10×10，暴力枚举100种走法毫无必要——实际每回合通常只有3–5个合法移动方向。
性能陷阱常出现在每帧重复构造数组。把动作集合缓存为常量：const DIRECTIONS = [{x:0,y:-1}, {x:1,y:0}, {x:0,y:1}, {x:-1,y:0}]，运行时只做索引选择，避免反复创建对象。
真正难调的不是算法，是“什么时候该信AI的判断”。比如玩家刚用过炸弹，AI在3秒内应降低向该区域移动的概率——这种短期记忆需要轻量状态标记，而不是重跑整套逻辑。
