探索AI设计的可视化之旅 —— 认识Planilo

在构建智能系统和游戏角色时,一个直观、灵活的工具至关重要。今天,我们向您隆重推介Planilo —— 一个专为Unity打造的视觉节点编辑器套件,它让人工智能(AI)的设计变得前所未有的简单和高效。
项目介绍
Planilo是一个旨在简化AI逻辑开发的工具集,它将复杂的行为逻辑通过图形化的方式呈现,使得游戏开发者可以轻松设计行为树(Behavior Trees)、有限状态机(Finite State Machines)以及其他自定义的AI流程。无论你是初涉AI编程的新手,还是寻求高效工作流程的老手,Planilo都能成为你的得力助手。
技术分析
基于Unity平台,Planilo利用节点编辑的概念,将AI设计过程转化为直接的操作流。它的核心特色在于将AI逻辑以可重用的脚本对象实现,允许多个游戏对象共享同一AI逻辑实例。这一设计大大增强了代码的复用性和维护性。此外,通过“黑板”变量系统,开发者能够在场景与行为树之间无缝共享数据,提供了高度灵活性的数据管理方案。
应用场景
从策略游戏中复杂的敌人AI,到角色扮演游戏中的NPC交互,乃至实时竞技场上的动态决策机制,Planilo的应用无处不在。对于教育领域,其视觉化的特性也极大地降低了学习AI概念的门槛,是教学互动模拟的理想工具。通过Planilo,开发者能够快速迭代AI逻辑,调试过程中节点高亮显示功能更是帮助即时理解运行逻辑,大大加速了开发周期。
项目特点
- 视觉编辑:无需繁杂代码,直观绘制行为树和状态机。
- 可重用的AI逻辑:利用脚本对象,提升效率和一致性。
- 黑板系统:简便地管理AI与场景间的数据交互。
- 示例丰富:提供即用案例,便于快速上手。
- 运行时可见性:运行中突出显示节点,清晰展现逻辑执行过程。
- 模块化设计:允许组合不同的AI图,创造更复杂的行为模式。
尽管目前开发暂时停滞在向v0.2.0过渡的阶段,但已合并的改进和未来规划,如分离关注点、接口黑板的引入以及对性能的持续优化,都预示着Planilo有着无限的发展潜力和实用性。
安装指南:
对于Unity用户来说,只需在您的manifest.json文件中添加指定的Git依赖即可开始体验,要求Unity版本为2019.1或更高。
借助Planilo,让我们共同迈向AI设计的新篇章,释放创造力,打造更加生动、智能的游戏世界!
要安装Planilo,请确保您的Unity环境支持UPM,并在manifest.json加入以下行:
"com.github.jlreymendez.planilo": "https://github.com/jlreymendez/planilo.git"
别忘了,探索AI的旅程,Planilo与您同在!
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C036
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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