在DOTA游廊自定义地图中调整电脑AI以适应不同游戏阶段，需要结合MOBA类游戏的阶段特性（对线期、中期团战、后期决战）进行动态策略设计。以下是分阶段调整AI的核心思路：

一、阶段划分与核心目标

1. 对线期（0-10分钟）

  • 目标：补刀压制、消耗敌方血量、保护己方防御塔
  • AI行为调整：
  • 补刀优先级：根据敌方英雄攻击动画预判补刀时机，设置补刀成功率动态参数（如前期60%，随等级提升至80%）。
  • 骚扰逻辑：近战AI卡位阻挡敌方补刀，远程AI优先攻击敌方英雄并保持安全距离。
  • 防Gank意识：根据敌方消失的小地图信息，触发撤退信号（如敌方中单消失时，边路AI后撤至塔下）。

    • 2. 中期（10-25分钟）

  • 目标：推塔控图、争夺Roshan、小规模团战
  • AI行为调整：
  • 游走策略：设定1-2名AI（如中单或辅助）主动Gank边路，路径选择绕后或隐身路线。
  • 资源争夺：检测Roshan刷新时间，提前布置视野并集结（如刷新前30秒向Roshan区域移动）。
  • 推塔优先级：当敌方防御塔血量低于30%时，AI自动集火防御塔而非英雄。

    • 3. 后期（25分钟+）

  • 目标：高地攻防、大规模团战、超级兵运营
  • AI行为调整：
  • 抱团逻辑：AI保持3-5人组队行动，避免单独带线（除非超级兵已推进）。
  • 技能协同：预设团战连招组合（如先手控场技能接AOE爆发）。
  • 买活策略：根据经济状态动态判断是否保留买活金（如敌方有超级兵时强制保留）。

    • 二、动态难度调节机制

    1. 属性补偿系统

  • 劣势补偿：当AI团队经济落后20%时，增加非战斗收益（如野怪金币+15%）。
  • 等级追赶：AI英雄死亡后经验惩罚降低，避免等级断层。

    • 2. 行为模式切换

  • 保守/激进模式：根据双方核心装备成型情况切换策略（如敌方有辉耀/圣剑时AI避战带线）。
  • 模拟人类失误：前期设置5%-10%的技能释放误差（如空大），后期逐渐减少至2%。

    • 三、关键决策点设计

    1. 装备合成逻辑

  • 对线期：优先合成续航装备（如魔瓶、灵魂戒）。
  • 中期：根据敌方阵容调整防御装（如刃甲针对爆发，笛子对抗法系）。
  • 后期：自动检测敌方核心装备，针对性出装（如金箍棒针对蝴蝶，否决针对BKB）。

    • 2. Roshan与视野控制

  • 中期AI携带真眼/宝石，主动排眼并封锁关键区域（如肉山洞穴入口）。
  • 后期Roshan刷新后，AI开雾集结并预留控制技能（如斧王跳吼接沉默）。

    • 四、代码层面的实现建议

    1. 状态机（FSM）驱动

    lua

  • 示例：AI阶段状态切换

    • function UpdateAIStage

    local gameTime = GetGameTime

    if gameTime < 600 then

    SetAIState("LANING")

    elseif gameTime < 1500 then

    SetAIState("MID_GAME")

    else

    SetAIState("LATE_GAME")

    end

    end

    2. 目标权重系统

    lua

  • 示例：团战目标优先级

    • function GetTargetPriority(unit)

    local weights = {

    HERO_CARRY = 10, -

  • 核心英雄

    • HERO_SUPPORT = 3, -

  • 辅助

    • TOWER = 8, -

  • 防御塔

    • ROSHAN = 15 -

  • Roshan

    • return weights[unit.type] or 1

    end

    3. 自适应学习（可选）

  • 记录玩家常用战术（如速推、四保一），动态调整AI分路和Ban/Pick策略。

    • 五、测试与平衡

    1. 阶段压力测试

  • 对线期：验证AI补刀/反补效率是否与人类玩家相当（目标：50%-70%正补率）。
  • 中期：检测AI抱团推进和反Gank反应时间（理想响应：敌方消失后3秒内撤退）。
  • 后期：评估高地防守时的技能释放顺序合理性（如先清兵再开团）。

    • 2. 动态参数调节

  • 通过配置文件暴露关键参数（如`AGGRESSION_LEVEL = 0.7`），便于快速平衡。

    • 通过分阶段策略+动态适应性调整，AI可在不同游戏阶段展现差异化行为，既避免早期碾压式胜利，又能提供有挑战性的后期对抗。核心在于模拟人类玩家的决策逻辑，同时保留MOBA游戏的策略深度。