Интересное сочетание получилось. Можно оставить базовый шаблон в твоем привычном движке – ну, там Unity или Unreal – а потом подключить RL-агента, который будет подкручивать параметры: частоту появления врагов, поведение ИИ, особенности ландшафта. Агент работает в копии уровня, учится на метриках, вроде времени выживания игрока или разнообразия маршрутов, и предлагает небольшие корректировки. Твой пайплайн может пакетно обрабатывать эти изменения, проводить быструю проверку и возвращать их обратно в папку с ресурсами для дизайнера. Так ты сохраняешь творческий контроль над главными решениями, а ИИ подстраивает сложность в реальном времени. Главное – продумать систему вознаграждений, которая отражает и увлекательность, и разнообразие геймплея, и тогда уровень действительно будет ощущаться живым.

Да, можно добавить систему начисления очков, которая будет учитывать не только количество врагов, но и другие факторы – время прохождения, разнообразие маршрутов и свобода выбора игрока. Тогда ИИ будет подстраивать уровень, не просто заваливая его противниками. Давай сначала прототипируем небольшой подземелье и посмотрим, как агент его переработает. Готова начинать?

Привет, давай пока сделаем всё как можно проще, чтобы цикл работал быстро. Возьми префаб квадратной плитки пола, базовый элемент стены и простую модель врага. Добавь объект точки появления, чтобы агент мог его перемещать. Поставь на сцену компонент сетки, чтобы агент мог привязывать объекты к ячейкам. Этого достаточно, чтобы начать тестировать, как агент меняет планировку и расположение врагов. Готова запускать скрипт обучения?