Behavior3 Editor 使用教程
1、项目介绍
Behavior3 Editor 是一个开源的视觉化编辑器,专门用于创建和设计行为树(Behavior Trees)。它是 Behavior3 库的官方编辑器,适用于游戏开发、机器人控制、模拟等领域。Behavior3 Editor 提供了在线访问和本地下载两种使用方式,用户可以根据需要选择合适的方式进行项目管理。
主要特点
- 开源软件:基于 MIT 许可证,用户可以自由使用、修改和分发。
- 开放格式:支持将行为树导出为 JSON 文件,便于在不同平台和语言中使用。
- 形式化设计:基于 Behavior3JS 库,提供稳定的行为树模型。
- 用户友好:注重用户体验,提供直观、简洁的界面。
- 可定制性:支持创建自定义节点类型和修改节点属性。
2、项目快速启动
安装与运行
-
克隆项目:
git clone https://github.com/behavior3/behavior3editor.git cd behavior3editor -
安装依赖:
npm install -
启动编辑器:
npm start
创建第一个行为树
-
打开编辑器: 运行
npm start后,浏览器会自动打开 Behavior3 Editor 界面。 -
新建项目: 点击“新建项目”按钮,输入项目名称和描述。
-
添加节点: 在左侧的节点库中选择合适的节点类型(如 Composite、Decorator、Action、Condition),拖拽到编辑区域。
-
连接节点: 通过拖拽节点之间的连接线,构建行为树的逻辑结构。
-
保存项目: 完成编辑后,点击“保存”按钮,将项目保存为 JSON 文件。
3、应用案例和最佳实践
游戏 AI 设计
Behavior3 Editor 广泛应用于游戏 AI 的设计中。通过行为树,开发者可以清晰地定义 NPC 的行为逻辑,如巡逻、攻击、逃跑等。行为树的层次结构和节点类型使得复杂的 AI 逻辑变得易于管理和扩展。
机器人控制
在机器人控制领域,Behavior3 Editor 同样表现出色。通过定义机器人的行为树,可以实现复杂的任务规划和执行逻辑,如路径规划、障碍物避让、任务调度等。
最佳实践
- 模块化设计:将复杂的行为逻辑拆分为多个小的行为树模块,便于维护和复用。
- 注释与文档:为每个节点添加详细的注释和文档,便于团队成员理解和协作。
- 版本控制:使用 Git 等版本控制工具管理行为树项目,确保项目的可追溯性和协作性。
4、典型生态项目
Behavior3JS
Behavior3JS 是 Behavior3 Editor 的核心库,提供了行为树的运行时支持。开发者可以使用 Behavior3JS 在 JavaScript 环境中加载和执行 Behavior3 Editor 生成的行为树。
Behavior3Py
Behavior3Py 是 Behavior3 的 Python 实现,适用于 Python 开发者。通过 Behavior3Py,开发者可以在 Python 项目中使用 Behavior3 Editor 生成的行为树。
Behavior3Lua
Behavior3Lua 是 Behavior3 的 Lua 实现,适用于游戏开发中的 Lua 环境。Behavior3Lua 提供了与 Behavior3 Editor 兼容的行为树解析和执行功能。
通过这些生态项目,Behavior3 Editor 不仅支持多种编程语言,还提供了丰富的工具链,帮助开发者更好地应用行为树技术。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00