修罗界的人怎么样？带你揭秘真实的修罗界！

最近搞个挺有意思的玩意儿，暂且叫它“修罗界”，听着唬人，就是个自己瞎折腾的项目，纯粹是为练手。

一开始的想法很简单，就是想搞一个能自己跑起来，自己跟自己玩的AI环境。因为最近对AI agent特感兴趣，但是直接上手那些开源项目，感觉有点懵。所以就想着，不如自己搭个简单的，从底层逻辑搞明白。

第一步，搭个简单的游戏引擎。

别害怕，不是真做一个游戏引擎，只是用Python的Pygame库，搞一个简单的2D环境。里面就一个主角，几个怪物，主角能移动，怪物能追主角。碰撞检测也简单粗暴，直接判断两个矩形有没有重叠。

代码写得那叫一个酸爽，各种if else满天飞，但是能跑起来就行，毕竟重点是后面的AI部分。

第二步，给主角加个“大脑”。

这部分我用强化学习，具体来说是Q-learning算法。简单来说，就是给主角定义一堆动作，比如“上”、“下”、“左”、“右”、“不动”等等。然后，主角每做一个动作，环境会给它一个奖励或者惩罚。比如，撞到怪物就扣分，远离怪物就加分。

Q-learning算法的目标，就是让主角学会一套最优策略，也就是在任何情况下，都知道该做什么动作才能获得最高的分数。这部分代码写起来稍微复杂一点，涉及到状态的定义、Q表的更新等等。但是网上资料很多，照着抄抄改改，也能跑起来。

第三步，训练AI。

这部分是最花时间的。因为Q-learning算法需要大量的训练才能收敛。我让AI主角在游戏里跑几百万次，才勉强学会一些躲避怪物的技巧。刚开始的时候，主角各种乱跑，一头撞死在怪物身上。后来慢慢地，它学会躲避，学会绕圈，甚至还会故意引诱怪物，然后趁机逃跑。

看着AI一点点进步，感觉还挺有成就感的。

第四步，给“修罗界”加点料。

光是躲避怪物太无聊，我就想着给AI加点目标。比如，在地图上随机生成一些金币，让AI去收集。收集到金币就加分，没收集到就扣分。

这一下难度就上来。因为AI不仅要躲避怪物，还要兼顾收集金币。这需要更复杂的策略，也需要更多的训练。但是，经过一番努力，AI最终还是学会。它不仅能躲避怪物，还能以一种非常高效的方式收集金币。

• 这回“修罗界”项目，让我对AI agent有更深入的解。
• 强化学习算法虽然简单，但是也能解决一些实际问题。
• 训练AI是个漫长的过程，需要耐心和毅力。
• 自己动手做项目，比看书学习更有效果。

这个“修罗界”项目还很简陋，还有很多可以改进的地方。比如，可以加入更复杂的怪物行为，可以加入更多的地图元素，可以尝试其他的AI算法等等。以后有时间，我会继续完善它。这回实践让我受益匪浅，也让我对AI的未来充满期待。