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수강해주셔서 감사합니다.

기본적으론 말씀하신대로가 맞습니다.
모든 세부 동작을 FSM으로 구현할 필요는 없구요, FSM은 Skill처럼 동작이 순차적으로 진행되는 Sequence를 이룰 때 활용하면 좋습니다.
전체 로직과 단발적 동작들은 BT와 Node가 제어하되, 상태에 대한 제어와 Sequence에 대한 제어는 FSM에 맡기는게 좋습니다.

BT
├ 조건 (범위 안에 적이 있나?) ─ 조건 (Entity가 Idle 상태인가?) ─ Skill 사용 (SkillSystem.Use)
────────────├ Patrol (단발적 동작)────├ 스킬 사용 완료까지 대기

감사합니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Lavin님.

Behaviour Tree(BT)와 Finite State Machine(FSM)을 결합하여 몬스터 AI를 구현하는 것은 매우 효과적인 접근 방식입니다. 두 가지 시스템의 장점을 살릴 수 있으며, 각각의 역할을 명확하게 구분하여 설계할 수 있습니다.

제안하는 AI 구조:

1. Behaviour Tree(BT) 활용:

   • BT는 몬스터의 상위 레벨의 행동, 즉 상황 판단과 같은 크고 복잡한 로직을 관리하기에 적합합니다.
     
   • 예를 들어, “TargetRange”와 “Patrol”과 같은 큰 동작들을 BT의 노드로 관리할 수 있습니다. 이러한 노드들은 몬스터가 어떤 상황에 처해 있는지를 판별하고, 어떤 행동을 취할지 결정하는 역할을 합니다.
     

2. Finite State Machine(FSM) 활용:

   • FSM은 각 행동 내에서의 세부적인 모델링에 적합합니다. 즉, 특정 행동이 결정된 후 그 행동의 세부적인 동작(예: “AttackAction”)을 관리하는 데 사용됩니다.
     
   • FSM을 사용하면, “AttackAction” 내에서의 상태 전환(예: 공격 준비, 공격 수행, 공격 종료 등)을 효율적으로 제어할 수 있습니다.
     

추천 자료 및 참고 링크:

• BT와 FSM을 활용한 AI 사례
  
  • 애니메이션과 상태 머신을 활용한 캐릭터의 공격 구현 방법 등의 내용이 포함되어 있습니다.
    

러닝 커브가 있을 수 있지만, BT와 FSM을 결합하여 사용하는 방식은 AI의 이해와 제어를 더 체계적이고 모듈화할 수 있게 해줍니다. 이러한 접근은 특히 복잡한 행동 패턴이 요구되는 게임에서 매우 유용할 수 있습니다.

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