第五章：智能调节与自愈层（#41–#50）
主题： AI 驱动的平衡、剧情、语义交互与自愈运维。
目标： 实现 AI 平衡、语义交互、自学习与自愈系统。
| 编号 |
原型 |
功能重点 |
核心验证目标 |
| 41 |
AI 平衡系统 |
参数调优 |
RL 调整、灰度分发 |
| 42 |
AI 游戏导演 |
动态节奏 |
行为采样、事件调度 |
| 43 |
NLP 战斗指令 |
自然语言解析 |
Intent Mapping、语义执行 |
| 44 |
AI 同伴系统 |
行为学习 |
记忆建模、强化学习 |
| 45 |
动态任务生成 |
任务图引擎 |
Quest DSL、依赖关系 |
| 46 |
动态剧情世界 |
世界演化 |
Entity Graph、时间触发器 |
| 47 |
多语言语音协作 |
实时翻译 |
ASR + NMT + TTS 管线 |
| 48 |
平台经济系统 |
收益与激励 |
ARPU、广告回调、奖励防滥用 |
| 49 |
AI 运维检测 |
异常预测 |
LSTM 检测、自愈规则 |
| 50 |
自愈服务器 |
动态修复 |
Health Probe、Operator 重启 |
阶段目标：
- 构建 AI 驱动平衡与剧情控制层（AI Director）
- 建立 语义理解 → 指令执行 → 动作反馈链
- 建立 AI 运维与自愈机制（AI-Ops Loop）
- 形成 数据 → 学习 → 调节 → 再部署 的闭环体系
系统拓扑图
graph TD
A["Metrics Collector"] --> B["AI Trainer"]
B --> C["Balance Engine"]
C --> D["Deployment Controller"]
D --> E["Game Servers"]
E --> A
模块接口定义
| 模块 |
接口 |
功能 |
| Collector |
/metrics/push |
推送运行数据 |
| Trainer |
/model/train /model/update |
训练与更新模型 |
| BalanceEngine |
/param/apply |
应用新参数 |
| Controller |
/deploy/gray /rollback |
灰度与回滚管理 |
核心指标
| 模块 |
关键指标 |
|
| Balance |
胜率偏差 |
|
| NLP |
Intent 命中率 |
|
| AI Ops |
异常预测准确率 |
|
| 自愈 |
平均恢复时间 (MTTR) |
|
扩展方向
- 自动平衡 Patch Notes 生成
- 异常预测模型 → Kubernetes Operator
- 玩家反馈情绪分析 → 动态事件调整