參考：
http://www.opengpu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=4613
1. IrrAI
介紹：一個irrlicht的AI引擎了——IrrAI，主要用於路徑相關的AI，還有AI路徑節點編輯器。
網址：http://sites.google.com/site/chrisjmash/irrai
2. inexin
介紹：InExIn是Intelligence，Extelligence&Instincts的簡稱
網址：http://sourceforge.net/projects/inexin/
3. OpenAI
介紹：Mobile Agents, Neural Networks, Genetic Algorithms and Finite State Machines.
網址：http://sourceforge.net/projects/openai/
4.OpenSteer
介紹：Steering Behaviors for Autonomous Characters
網址：http://opensteer.sourceforge.net/
5.aiParts
介紹：實現multi-decision problems
網址：http://www.agt.net/public/bmarshal/aiparts/index.htm
6.FEAR
介紹：reusable AI components, portable framework and interfaces to realtime 3D games.
網址：http://sourceforge.net/projects/fear/
6.teerSuite
介紹：teerSuite is a suite of tools, code, and test cases for developing and evaluating steering behaviors.
http://www.magix.ucla.edu/steersuite/
人工智慧（AI）
人工智慧如今正在變成被談論得最多的僅次於遊戲引擎渲染能力的遊戲開發領域之一，確實如此。直到大約兩年半以前，遊戲似乎主要是在考慮你能夠渲染多少個多邊形，眼睛是多麼的漂亮，和… 好…勞拉的胸部是多麼的有彈性...既然我們現在已經能夠渲染出非常真實的乳房，中心就開始轉移到我們實際上用那些多邊形做什麼了（即玩遊戲）。因為它給你提供實際玩遊戲的刺激作用和參與遊戲世界中正在進行的事情，所以人工智慧在這個領域非常關鍵。
人工智慧包括了全部的東西，從在Tetris中決定哪一塊新磚頭掉落（這很大程度上知識一個隨即數產生器）， 一直到創造基於小組的策略遊戲，這些遊戲和你互動，並且實際上在你玩的時候向你學習。人工智慧包含了許多規則，如果你（作為一個遊戲開發者）沒有花費足夠多的時間讓它正確地工作，它會反過來在你屁股上咬一口。所以讓我們談論一些哪些規則？這樣你能更好地理解人工智慧系統會確實是多麼的複雜。為了避免法律上的糾紛，我們將使用一個假設的遊戲而不是一個真實的遊戲作為例子。
假設我們的遊戲中有壞份子生活在3D世界中，幹著他們的事情，而且如果你打攪了他們的正常次序他們就會反抗你（玩家）。你必須決定的第一件事情就是他們正在從事的到底是什麼事情呢？他們正在守衛什麼東西嗎？在巡查？在計劃一個聚會？在購買食品雜貨？在整理床鋪？建立行為的基線是遊戲開發者的工作之一。一旦有了這個，你就總有NPC（非玩家角色）或計算機控制的‘人’能夠恢復去做的事情，玩家與他們的互動就應當能被完成。
一旦我們知道一個NPC角色需要做什麼 — 比如它在守衛一扇門，並且在這個區域小巡邏，NPC也必須有‘世界意識’。遊戲設計者需要決定NPC的人工智慧將如何看見世界，和它的知識範圍。你將會僅僅說“計算機知道正在進行的每件事情” 嗎？這通常被認為是一件糟糕的事情，因為非常明顯計算機能夠看見和聽見你不能看見和聽見的事情，這被當成是在zuobi。不是一種有趣的經歷。或者你將模擬他的視野，這樣他只能夠對他能看見的事物作出反應嗎？當有牆壁出現時這裡就有問題了，因為你開始進入那些我在第九部分提到的‘追蹤’例程，看看NPC是否試圖對被牆壁擋住的人作出反應。這是一個很明顯的人工智慧問題，但是當涉及到門和窗戶時，這個甚至變得更加複雜了。
當你開始為AI刺激例程增加聽覺意識時，這依然變得更加複雜了。但是，這個意識是那些關鍵的“小事情”之一，這些使得假想的遊戲世界似乎更加真實，或者能夠去除懷疑的懸念。如果你碰到過這樣的事情，請舉手：你在槍戰中跟一個NPC交戰，免除了一個NPC，你繞著角落行走並遇到了另外一個NPC依然保持他的預設行為模式，沒有意識到剛剛發生的事情。現在，槍是嘈雜的事物，槍戰可能已經明顯地提醒了一個“傾聽”的NPC有些事情正在進行。避免這種事情的技巧在於找到一個有效的方式來決定聲源（即你武器的發射）的距離是否足夠接近到NPC能夠聽見。
接下來就是決策例程。當我們的巡邏NPC角色能夠聽到但不能看見某物時，你試圖實現什麼樣的行為呢？他去尋找它嗎？不理睬它？你如何決定什麼是重要的聲音他應該去或者不去調查？如同你看見的一樣，這會很快變得非常的複雜。有很多方法來建造處理這些事情的程式碼，但通常這樣是一個好主意，建立一個不是對特定的NPC而是對所有的NPC都起作用的系統，該系統基於你能夠在遊戲引擎以外的文字檔案中建立的屬性。這樣就不需要程式設計師為一個給定的角色而改變AI，並且如果你對遊戲程式碼做了改動，它將立即自動地應用到所有的角色，這在大多數情況下是一件好事情。
其他的世界意識問題會冒出來，比如這樣的情形，兩個守衛彼此緊挨著站立，你用狙擊武器幹掉了一個，而另外一個站在哪兒完全不知已經發生的事情。再者，遵守真實世界行為的細節是一款好遊戲和一款偉大遊戲的之間的區別。
讓我們說你已經把所有的刺激-響應部分準備好了—你已經掃描了世界，決定NPC應當對正在進行的一些事情作出反應—他聽到了玩家角色發出了聲響—並且你（遊戲開發者）決定了他應當對這個做些什麼—他將去調查。現在更加複雜的事情來了。他如何離開現在的位置，到達他認為發出聲音的地方，而不會想通常的數字傻瓜一樣跑到牆壁裡面，碰到傢俱呢？繼續往下看…
有關正確的路徑 --- 世界導航
快速，準確的世界導航( 也叫做路徑-發現) 近來已經成為遊戲開發者的聖盃。 讓它看起來非常信服是一件非常困難的事情。你需要有區域性世界的地理知識—牆壁的位置，臺階，懸崖和建築物等的邊緣。你也需要世界中的物件的知識—比如傢俱，汽車，尤其是其他人的位置。真正最後的因素是問題所在，一會兒我們將回到這一點上。
世界導航通常被分為兩個領域，世界導航和區域性導航。二者實際上只是範圍上的區別，但大多數的程式設計師分別對待它們，因為這樣處理起來容易一些。世界導航例程處理理解房間，門和一般的地理學，並計算出讓玩家或者角色從世界中的A點到達B點的一條路徑。“它將讓你從A點到達B點”，這是一句很容易說的話，不是嗎？說起來容易，但做起來很困難。理解世界是一個非常複雜問題，我已經看到過許多嘗試過的解決辦法。QuakeIII的機器人遵照建造的預先處理過的地圖，一般的說法，使用原來地圖的地面。前處理器檢測地面元素，由地圖建造者作上標記，並自己建造一個只使用地面的世界簡化地圖。機器人並不關心牆壁，因為他們從不接近它們，就像他們遵照地面的地圖一樣，設計上已經把避免牆壁構造在裡面了。
其他方法在地圖本身裡面建造一些小的結點，AI可以追隨它們。這些結點通常被建造在彼此的視線裡面，有從一個結點到其他所有結點的連線，角色AI能夠直接‘看見’，所以你就確保了從一個結點移動到另外一個結點時AI不會試圖穿越牆壁。如果有門或者降落物，你能夠事先用這些結點對路徑的資訊編碼，於是NPC能夠採用適當的行為—等候電梯，開啟一扇門，或者從一點跳到另外一點。這實際上是HereticII使用的系統，也是Raven在他們其他的大多數遊戲中使用的系統。
關於這個主題，3D Realms的Jess Crable，現在為Duke Nukem Forever工作，如是說：
"導航在許多方面是個巨大的挑戰，主要是當遊戲中有大量正在發生的事情和一些非計劃性的東西，比如障礙。為了避免和（或）真實地對非計劃性的障礙物導航（例如像另外的AI），AI需要很好地知道正在它周圍發生的事情。比較而言另外一個巨大的挑戰就是真實感。如果AI正在表現玩家在實際生活中看到的一些東西，比如說一個人，或者一條狗， 那麼讓它看上去真實可信就更加困難。"
然後就是區域性導航。我們可能有一條路徑讓我們的 NPC 從他在世界中的位置，移動到他認為聽到聲音的地方，但你不能盲目地按照這個執行並期望得到看起來不錯的結果。這種性質的路徑傾向於非常特定於一個給定的目的。當你沿著走廊從一個房間跑到另外一個房間時，它很好，但如果你試圖指導他穿越一個巨大的房間時，路徑結點方法容易最終得到一些看起來很奇怪的發現路徑。這些路徑也不是動態的。因為他們被預先建造，他們不容易考慮到世界的任何動態變化。桌子可能有被移動過了，椅子被破壞了，牆壁被摧殘，當然，人們會移動。這就是區域性導航不同於世界導航的地方。它必須考慮區域性世界並導航NPC在裡面穿越。它必須知道周圍的環境，存在哪些可以選擇的路徑，並決定選擇哪一條。
在區域性導航中最大的問題是其他的NPC。給定一個發現路徑的具體例程，如果你在相同的一般區域中有不止一個NPC，他們都試圖到達世界的同一地點，結果是他們都非常容易有相同的路徑。然後他們試圖沿著這個路徑行進，結果彼此遇到一起，然後花費他們所有的時間試圖將彼此分開，並且一旦成功地分開了，他們再次試圖到達目標，然後我們又再次看到同樣的事情發生。這一切看起來都是非常的愚蠢，這不是大多數人想要的效果。所以需要一些路徑發現中的變化來避免這種情形，需要一些妥善處理避免的程式碼。有大量能夠幫助解決這種情形的演算法。
人工智慧和角色動畫問題
當然，當角色自己在世界中行走時你必須完全地決定你想要角色播放什麼動畫。聽起來無足輕重？不是的。關於這個主題，Raven的 Chris Reed—Soldier of FortuneII使用名為LICH的AI系統的現在的負責人—如是說：
"此刻我能告訴你，我們在平滑移動上正有著最大的困難。在一個多丘陵的長滿草的叢林中試圖讓五個角色在彼此附近行走是一個非常困難的問題。讓底層系統完美是重要的，因為除非角色在較低層次上（避免牆壁，適當的動畫）看起來真實，他們不能夠有效地表達任何較高層次決定的智慧。由於這個單獨的原因，動畫和底層的移動是最重要的和最難實現的。它確實需要完美。"
因此我們已經讓我們的角色從A點到達了B點，他自己穿越世界，在途中避免障礙物，正確播放動畫，現在到達了這裡。他看見了你。接下來做什麼呢？很明顯更多的是作出決策。他將向你射擊。太棒了。你回應射擊。現在幹什麼？當他試著逃走的時候，現在你再次經歷全部同樣的事情。
為了讓這些情形看起來令人信服，你看見了這裡必須要處理的大量問題。如果你建立你的AI使用沒有動畫的行為讓NPC執行，這能被混合。一些Soldier of Fortune中的AI就是這樣的例子。他們受到了指責，因為壞傢伙沒有以適當的方式對刺激作出反應。當他們明顯應該這樣做的時候，敵方NPC不掃射，或者不逃跑。部分問題是他們沒有掃射敵人NPC的動畫，或者讓他們往回跑，因為空間的問題。因此世界上所有最偉大的AI程式碼都不能夠解決這個問題。這是所有要考慮的重要事情。
想知道隱藏的難點嗎？看看我前面所有的描述，然後試著將它應用到一組NPC上，這些NPC彼此必須說話，設定目標，彼此溝通，但不妨礙彼此的方式。一旦你這麼做了，試試那些程式碼，作為玩家的隊友做上面所描述的這些，然而不要在槍戰中妨礙他。現在這是複雜的。然後這成為樂趣。這是最困難的部分。Raven的 Chris Reed關於AI‘感覺’的一些評論：
"我認為反饋是AI的一個極大的問題。如果角色對於他周圍環境的變化不產生反應，遊戲的真實感就被完全打破了。這有許多明顯的例子(聽見槍炮聲，看見同伴被擊中...)，以及一些更加微妙的事情(當兩個人通過門廳時看著彼此並點頭致意)。玩家是樂意接受一些生硬和可預測性的，但是這些事物容易把遊戲帶到現實生活。"
並且Jess Crable 贊同：
"平衡是非常重要的… 對玩家將會有多大的樂趣至關重要，但還有其他的問題要平衡。遊戲玩家時常說他們想在遊戲中看見更加真實的人工智慧。然而，太多的真實感開始把樂趣帶走。在這兩者之間必須要有一個好的平衡。變化和隨機同樣也很重要—行為的變化，和保持在可信範圍內的一定程度的不可預測性。"
遊戲規則與自然發生的遊戲
在我們關於AI的所有描述中，我們採用的是FPS的方式。有不止一種的AI。我們已經描述的是處理3D世界一組規則。AI遠遠不止這些。時常最好的AI實際上非常的簡單。它就是一組規則，玩家必須響應和處理的響應（或開始）動作的規則。
這裡應當處理一個被稱為“自然發生的遊戲”的專業術語。 自然發生的遊戲本質上創造遊戲將遵守的規則，那將會造成遊戲程式設計師不能預見的情形。
舉例來說，象棋能被認為是自然發生的遊戲。有一組規則，但遊戲能夠陷入各種程式設計師不能夠以個別方式處理的情形。你不能為每一種可能的棋局情形編碼規則。很清楚，遊戲玩家每次不會總是面臨相同的遊戲情景。一定程度上，進行中的遊戲情形會根據他的行動而發生變化。Black and White是這種情形的一個完美的例子，和The Sims一樣—遊戲有它自己的規則，但你如何運用和調和他們是你自己的事情。實際上，你在玩遊戲的過程中創造著遊戲，而不是照著遊戲設計者/程式設計師已經為你定義的路線進行。
有可能把基於規則的，自然發生的遊戲方式和FPS環境混合在一起。Half Life中的一些海軍陸戰隊士兵的行為就是這樣做的—壓制火力和側翼攻擊從設定的規則中動態完成。它看起來是動態的，而且一定程度上它是這樣。然而，在FPS世界中僅僅有一組規則時常是不夠的。幾何和其他AI時常能夠打敗簡單的規則，這讓保持正確並依然有趣變得更加困難。所以對那些可憐的AI程式設計師有一些同情心吧。他們的工作不容易。