Utility AI
Модель принятия решений, где каждое возможное действие оценивается функцией полезности, а агент выбирает лучшее — или случайно берёт одно из лидирующих с учётом весов.
Вместо дискретных ветвей дерева поведения utility AI пропускает каждый значимый фактор — здоровье, расстояние, боезапас, угрозу — через кривую отклика и получает число от 0 до 1. Оценка каждого действия пересчитывается в каждой точке принятия решения, и побеждает наибольшая. Результат получается плавным и градуированным: агент меняет цель, когда обстоятельства переходят порог, хотя именно этот переход никто не писал.
Самый известный пример — система потребностей в The Sims (2000), а Дэйв Марк формализовал подход как «Infinite Axis Utility System» в серии докладов на GDC. Сильная сторона — масштабируемость: новые действия добавляются, не затрагивая старые. Но кривые требуют аккуратной настройки, иначе агент намертво зацикливается на одном и том же выборе.