之前对AI的多角色支持一做起来就是3个月过去了，（虽然也因为疫情等方方面面有各种的摸鱼），现在终于完成了多角色，也实现了package结构化。在兴致冲冲的准备加入主项目的时候，突然想起来还有一个非常核心的内容没做……也就是对物品数量的支持。

在之前自学GOAP以及其他一些学习材料时，都没有看到对于物品数量的考虑，也就是比如"3单位木块产出1单位书桌"或"角色一次能搬运10kg物品"之类的这种概念。也许是他们的AI都不是面对生产线的吧。因此为了分步简便，在目前为止的AI开发中，我也都是不考虑物品数量的。

现在必须继续增强我的Zephyr GOAP，支持数值，才能应用于我的游戏。这两天人工plan了一遍，确定了几个改造的点：

State增加Amount

也就是3.0的核心了，表达状态的State Component需要有一个Amount的数值成员。

数值比对

以前当前Node的State与世界状态比对时，只要有符合就移除。现在有些比对是需要基于数值来决定移除多少了。

Node上指定Precondition的比对方式

有的比对只需要考虑“是否存在”，比如“世界里是否有餐桌”，比对后不会变动世界状态，也就是不消耗的意思。但有的比对在比对后需要从世界状态中移除对应数量，以避免后续步骤重复比对，比如“拿取某容器内的3个苹果”。因此Node上需要增加一个enum数组，以指示自己的各个precondition究竟与世界状态之间使用哪种比对方式。

生产类Action支持多重生产次数

例如Cook, Produce等Action，需要能够支持一次生产多个目标产物，来适应数量概念。

Node增加ΔCurrentStates(世界状态变化量)

这里我想了比较久，在之前参考的ReGoap里每个node都会完整记录变动后的整个世界状态，我觉得过于浪费内存，考虑在Node上只保留自己对世界状态的变化量，但是要牺牲一定的运算时间，每次进行比对时需要把世界状态与整个父节点中每一个ΔCurrentStates累加。最后折中了一下，选择在Node上保存“自头至此”的所有ΔCurrentStates，这样每次比对时只用加和一次。

自我满足的Action

例如当PickItem要求拿取10个苹果，而世界里是2个容器分别各有5个时，如何表达“连续分别拿取2次”？我考虑的实现方式是PickItem需要增加支持以自己的preconditon为effect。这样就可以两个PickItem前后衔接分取2次苹果。

但是需要避免无限循环，因此在GetTargetState里要检查变动后的世界状态是否还有可满足的State，如果没有了，就不再产生下一个自己。

角色运力

数量概念的加入会明显膨胀Node Graph的node数量，如果再加上角色运力的限制导致一次运输变为多次，有点担心膨胀的程度。所以放在最后实现。

这就是下一步进行AI 3.0的全部内容了，做完就能回到主项目了吧，一定是这样子的，嗯，嗯。

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