我的界制家教世界模拟玩家制作指南：从零开始造一个会自己玩的AI

凌晨3点，我又在电脑前折腾第17个测试版本。作模咖啡杯旁边散落着几张画满红石电路草图的拟玩餐巾纸——这大概就是试图在《我的世界》里创造智能体的日常。说真的界制家教，让一堆代码像真人一样砍树、作模造房子、拟玩甚至和村民交易，界制家教比想象中难多了...

为什么要造模拟玩家？作模

去年看到油管大佬Dream的AI生存挑战视频后，我就着了魔似的拟玩想复刻这个效果。后来发现这玩意儿实际用途还挺多：

• 自动化测试：让AI帮你验证新地图的界制家教合理性
• 服务器监控：24小时巡逻检查熊孩子破坏
• 教学演示：给学生展示标准建造流程
• 纯粹好玩：看两个AI在PVP场互殴能笑一下午

基础方案选择

折腾半年后，我整理出三种主流实现方式：

新手建议从命令方块入手。作模虽然功能受限，拟玩但不用配置开发环境，界制家教失败成本低。作模上周我用/execute as @e[type=armor_stand]就做出了会自动播种的拟玩稻草人，效果意外地好。

命令方块实战案例

以自动伐木工为例，核心逻辑其实就三步：

1. 检测面前是否有原木
2. 模拟右键点击动作
3. 收集掉落物

具体指令组这样写：

• 探测模块：
  execute as @e[tag=bot] at @s if block ~ ~1 ~ minecraft:oak_log run tag @s add has_tree
• 动作模块：
  execute as @e[tag=bot,tag=has_tree] at @s run damage entity @s 0 minecraft:player_attack
• 清理模块：
  tag @e[tag=has_tree] remove has_tree

注意要给盔甲架加上Invulnerable标签，不然会被自己的攻击指令误伤。别问我怎么知道的...

进阶Mod开发

当需要复杂决策时，就得用Java写行为了。推荐用Fabric+MCreator组合，能省掉70%的样板代码。最近在写的采集AI框架长这样：

public void tick() {     if(inventoryFull()) {         setState(State.RETURN_HOME);    } else if(seeOre()) {         setState(State.MINING);    } else {         wanderRandomly();    }}

关键要处理好这些细节：

• 路径计算的性能消耗（别让服务器卡爆）
• 世界加载的异步问题（区块没加载时的奇葩bug）
• 实体碰撞箱处理（被门卡住的AI真的很蠢）

行为树实战

给AI添加挖矿行为时，我用到了行为树架构。这个来自机器人领域的模型特别适合处理"如果...就..."的逻辑：

• 选择器节点：优先执行第一个可行子节点
• 序列节点：按顺序执行所有子节点
• 条件节点：检查饥饿值、工具耐久度等

比如寻找钻石的流程可以分解为：

1. 检查是否有铁镐 → 没有就去合成
2. 检查Y坐标 → 不在11层就往下挖
3. 扫描周围3x3区域 → 发现钻石就开挖

避坑指南

有些经验教训值得分享：

• 时间同步问题：游戏刻和服务端Tick不同步会导致动作延迟
• 实体卡顿：超过20个AI同时寻路会让TPS暴跌
• 村民交互：交易界面的模拟点击需要特殊事件触发

最坑的是那次用Thread.sleep控制移动节奏，结果整个游戏主线程卡死——记住要用MinecraftClient.getInstance().tick()做异步处理啊！

测试与优化

建议准备这些测试场景：

性能方面要注意内存泄漏。有次我的AI在区块卸载时没释放资源，导致8GB内存半小时就被吃光...

窗外鸟叫了，才发现天都快亮了。最后分享个小技巧：给AI加个随机动作偏移量，比如±0.3秒的延迟，能让机械动作看起来更自然。就像现在，我的咖啡杯空了，该去续杯了——等等，刚才是不是有只AI羊驼从窗外跑过去了？