Sterowanie kontekstowe
Sztuczna inteligencja ruchu, która ocenia każdy możliwy kierunek na mapie zainteresowania i zagrożenia, zamiast sumować osobne siły sterujące jak klasyczne zachowania sterujące.
Klasyczne zachowania sterujące dodają wektory „seek”, „avoid” i „separate”; kłopot w tym, że przeciwne siły mogą się znosić i zostawić agenta w bezruchu między dwiema przeszkodami. Sterowanie kontekstowe próbkuje natomiast wachlarz kierunków wokół agenta i wypełnia dwie mapy — zainteresowania (jak dobrze kierunek wskazuje cel) i zagrożenia (jak blisko jest przeszkoda) — a potem wybiera kierunek, który wypada najlepiej.
Radzi sobie z ciasnymi przejściami i strumieniami jednostek zgrabniej niż naiwna suma, bez obliczania pola przepływu dla każdego celu. Opisał je Andrew Fray w 2013 roku, a upowszechniło się dzięki Game AI Pro 2 (2015). Jest na tyle tanie, że można je liczyć co klatkę dla setek agentów w stylu boidów.