最近在學習虛幻引擎Unreal engine 5人工智能模塊，需要使用Btree blackboard,請問為什 麼要blackboard?能給我一個比喻增進了解嗎？ 使用 Unreal Engine 5 的 AI 模塊時，`Blackboard`（黑板）是與 `Behavior Tree`（行 為樹）協同工作的關鍵組件。它之所以重要，是因為它提供了一種集中且靈活的方式來儲存 和管理 AI 代理（Agent）的資料。 ### 為什麼需要 Blackboard？ 想像一下，一個 AI 角色（例如遊戲中的敵人或友方 NPC）需要做出各種決策。這些決策可 能基於： * **當前狀態：** 它受傷了嗎？它看到玩家了嗎？ * **目標：** 它要去哪裡？它要攻擊誰？ * **環境資訊：** 附近有沒有掩體？有沒有道具可以撿？ 如果這些資訊分散在行為樹的各個節點中，就會變得非常難以管理和協調。例如，一個行為 樹節點負責「尋找玩家」，另一個節點負責「攻擊玩家」，它們都需要知道「玩家的位置」 。如果沒有一個共享的地方來儲存這個資訊，每個節點都需要自己去獲取，這會導致： 1. **重複的邏輯：** 每個節點都有一段代碼來獲取相同的資訊。 2. **難以修改和維護：** 如果玩家位置的獲取方式改變了，你需要修改所有相關節點。 3. **行為樹邏輯與資料耦合：** 行為樹的節點應該專注於**做什麼**，而不是**知道什 麼**。 `Blackboard` 就像一個共享的記憶體區域，讓行為樹的各個節點可以讀取和寫入資訊，而 不需要直接互相溝通。這使得行為樹的邏輯可以保持乾淨和專注。 ### 比喻：餐廳的服務生和廚師 讓我給你一個比喻來增進了解： 想像你經營一家非常繁忙的餐廳，有： * **服務生（Behavior Tree）：** 他們負責處理顧客的點餐、上菜、結帳等等。他們有很 多不同的任務，而且會根據情況做出不同的決定。 * **廚師（AI 的不同行為邏輯，例如「尋路」、「攻擊」）：** 他們負責準備菜餚。 * **`Blackboard`（點菜單/訂單牆）：** 這是一塊巨大的、所有人都看得到的白板，上面 寫著： * 桌號：5，顧客點了牛排（`目標：攻擊玩家`） * 桌號：3，顧客說不吃辣（`狀態：玩家受傷`） * 桌號：7，顧客要求加一瓶可樂（`環境資訊：發現道具`） * 下一道菜是「紅酒燉牛肉」（`目標：走向某個位置`） **沒有 `Blackboard` 的情況（傳統硬編碼）：** 如果沒有這塊點菜單，服務生每次接到點餐，都必須直接跑到廚房，對著廚師喊：「3 號桌 要一份意麵！」然後，當意麵做好後，廚師又必須直接找到那個服務生說：4 「3 號桌的意 麵好了！」 這會導致： * **混亂：** 大量的服務生和廚師之間直接對話，非常吵雜。 * **效率低下：** 服務生需要不斷跑到廚房，廚師也需要記住每個服務生負責哪張桌子。 * **難以擴展：** 如果增加了新的菜品或服務生，溝通會變得更加複雜。 **有了 `Blackboard` 的情況：** 現在，服務生只需要將顧客的點餐寫在 `Blackboard` 上（例如：「3 號桌，意麵」）。廚 師會不斷地查看 `Blackboard`，一旦看到有新的訂單，就開始製作。菜餚做好後，廚師也 會在 `Blackboard` 上標記「3 號桌意麵已完成」。服務生看到標記後，就去取菜並上桌。 **對應到 AI 系統：** * **服務生（Behavior Tree）：** 它會不斷地檢查 `Blackboard` 上的資訊，根據這些資 訊決定接下來要執行哪個行為節點（例如，看到 `玩家位置` 資訊，就執行 `移動到玩家` 節點；看到 `玩家生命值低`，就執行 `尋找藥水` 節點）。 * **廚師（AI 的不同行為邏輯）：** 不同的行為邏輯會把他們需要分享的資訊寫到 `Blac kboard` 上。例如，「感知系統」發現了玩家，就會把「玩家位置」寫到 `Blackboard` 上 。 * **`Blackboard`：** 儲存了 AI 代理需要了解的各種資訊，例如： * `玩家位置`（目標） * `敵人生命值`（狀態） * `是否被發現`（狀態） * `最近的掩體位置`（環境資訊） * `尋路目標點`（目標） **總結來說，`Blackboard` 在 AI 系統中扮演的角色是：** 1. **集中儲存：** 提供一個單一的、共享的資料儲存位置。 2. **解耦：** 將行為樹的邏輯（做什麼）與 AI 的狀態和目標資料（知道什麼）分開， 使得行為樹更簡潔、可讀性更高。 3. **靈活性：** 不同的行為樹節點可以方便地讀取和寫入共享的資訊，即使它們位於行 為樹的不同分支中。 4. **可擴展性：** 增加新的 AI 行為或資訊類型時，只需要修改 `Blackboard` 的結構 ，而無需修改行為樹的許多節點。 所以，`Blackboard` 就像一個 AI 角色的大腦，負責儲存它需要了解的一切，而行為樹則 像大腦中處理決策的邏輯單元，它會根據大腦中的資訊來做出行動。這讓 AI 的行為設計變 得更加模組化和易於管理。 你這個類比非常棒，而且捕捉到了 `Blackboard` 的一個核心特性，但也有一些細微的差別 。 ### `Blackboard` 與消息佇列的相似之處 你提到「消息佇列」中，消費者從中間獲取生產者的消息，並且將生產者類比為黑板（或廚 師透過菜單牆溝通），這個理解是**部分正確且很有洞察力**的。 相似之處在於： * **解耦（Decoupling）：** 兩者都實現了生產者和消費者之間的解耦。生產者（例如，A I 的感知系統發現了玩家）不需要直接知道誰會使用這個資訊，它只需將資訊寫入 `Blackb oard`。消費者（行為樹的某個節點）也不需要知道是誰生成了這個資訊，它只需要從 `Bla ckboard` 讀取。 * **集中式資訊儲存：** `Blackboard` 就像一個消息佇列或資料庫，提供一個中心點來儲 存和訪問數據。 ### `Blackboard` 與消息佇列的差異 然而，`Blackboard` 和傳統的「消息佇列」模式之間存在一些關鍵的差異，這也是為什麼 它被稱為「黑板」而不是「消息佇列」： 1. **持久性與狀態：** * **消息佇列：** 消息通常是**暫時的**，一旦被消費者處理，通常就會從佇列中移 除。它更側重於「事件流」或「任務分發」。 * **`Blackboard`：** 儲存的是 AI 的**當前狀態和目標**，這些資訊通常是**持久 的**，直到被明確修改或刪除。它更像是一個共享的「記憶體」或「資料庫」，反映了 AI 當下的「心智狀態」。廚師在菜單牆上寫下「紅酒燉牛肉」並不是一個即時消息，而是「這 道菜需要製作」的**狀態**，直到它被完成。 2. **拉取模型與推送模型：** * **消息佇列：** 雖然有時可以是拉取，但許多消息佇列也支援「推送」模型，即消 息到達時通知消費者。 * **`Blackboard`：** 主要是一個**拉取模型**。行為樹的節點會**主動去查詢** `B lackboard` 上的資訊，而不是被動地等待消息被推送到它們。例如，行為樹的「攻擊節點 」會主動去 `Blackboard` 上查詢「玩家位置」這個鍵，而不是等待「玩家位置」這個消息 被推送過來。 3. **語義差異：** * **消息佇列：** 更側重於「事件」和「命令」。例如：「玩家被發現了！」或「開 始攻擊！」。 * **`Blackboard`：** 更側重於「事實」和「狀態」。例如：「玩家當前位於 (X, Y, Z)」、「AI 的生命值是 50」、「下一個路徑點是 A」。 --- ### 總結 所以，你的比喻非常貼切地解釋了**解耦**和**集中式資訊共享**的核心概念。 `Blackboard` 更像是一個**共享的「資料庫」或「事實儲存庫」**，它包含著 AI 代理「 知道什麼」的所有當前資訊。行為樹則根據這些「事實」來決定「做什麼」。 廚師在菜單牆上寫下的「紅酒燉牛肉」這個資訊，的確類似於 `Blackboard` 上的一個「鍵 值對」，它代表了一個「待辦事項」或「目標狀態」，而不是一個會立即消失的「事件」。 因此，你可以這樣理解： * **消息佇列**更像是餐廳裡傳遞的「口頭消息」或「小紙條」，一旦傳達，信息就完成其 使命。 * **`Blackboard`**更像是餐廳牆上那張**持續更新的「訂單總覽板」**，上面記錄了所有 桌子的當前狀態、待處理任務和已完成的項目，所有人都隨時可以去查看。 這樣想，是不是能更清楚地理解兩者之間的細微差別了呢？ --

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