ビヘイビアツリー
ゲームAIの判断を階層構造で表すモデル。シーケンスとセレクターのノードで組み立て、毎フレーム評価して成功・失敗・実行中のいずれかを返す。
木は毎フレーム上から下へたどられる。シーケンスノードは子を順に実行し、どれかが失敗した時点で止まる。セレクターノードは成功する子が見つかるまで順に試す。デコレーターは子の動作を変える（反転、繰り返し、タイムアウトなど）もので、葉は具体的な条件判定や行動にあたる。実行中という戻り値のおかげで、一つの行動を複数フレームにまたがらせることができる。
この手法を広めたのはDamian Islaで、Halo 2（2005年）のAIについての講演がきっかけだった。有限状態機械は状態が増えると遷移が組み合わせ的に膨れ上がるが、その解決策として注目された。ビヘイビアツリーはモジュール化しやすく、部分木を別のキャラクターにそのまま移せるため、以来業界標準であり続けている。移動そのものはステアリング行動に任せることが多い。