智能盒中游戏场景构建师

## 游戏概述
- 主题描述
  - 像素风回合制地牢探索。玩家在三层“蜂巢地牢”内，在受限视野与物资稀缺条件下，收集分散的圣器碎片，并在最深处以非对抗形式完成“安抚/封印”巢王的仪式，解除地牢异动。
- 核心目标
  1. 在每一层找到1枚圣器碎片（共3枚）。
  2. 到达第三层仪式厅，按正确顺序安放三枚碎片，完成安抚仪式，使巢王沉眠。
  3. 保持生存：生命值耗尽或被困即失败（角色死亡即失败）。
- 目标玩家群体
  - 面向AI算法测试与课程教学：规划与资源管理、在不完全信息下的决策、风险控制与路径搜索。

## 游戏规则
### 基本规则
- 游戏开始条件
  - 地图：3层，网格制（建议每层15×15，可参数化）。
  - 初始物资：微光灯笼（电量40回合）、粉笔×3（标记用）、诱饵×2、绳索×1、少量口粮×1（恢复体力）、“镇静符印”×1。
  - 角色属性：生命值3、体力上限6、背包容量8格。
  - 视野：基础可见半径5格，墙体阻挡视线；黑暗区域需要灯笼照明才能显示地形。
- 进行流程
  - 回合制：每回合玩家进行1个主动作，随后AI依次行动。
  - 玩家主动作（任一）：
    - 移动：上下左右移动1格。斜走默认禁用。
    - 互动：开关门/机关、拾取/放置物品、检视地形、使用绳索跨越裂隙。
    - 观察：原地“倾听/窥探”，扩展一次性临时视野扇区2格，并获得邻近噪声来源方向（不精确）。
    - 使用物品：点灯/熄灯、投放诱饵、布置符印。
    - 等待：原地消耗1回合以恢复1点体力（若有口粮可消耗恢复2点）。
  - 资源衰减
    - 灯笼电量每回合-1；黑暗中移动额外-1体力（紧张消耗）。
    - 体力用于冲刺与特殊互动；体力为0时不能冲刺，移动必触发噪声+1。
- 结束条件
  - 胜利：第三层仪式厅正确安放三碎片并保持3回合专注施法（期间不得被巢王直视或被守巢者纠缠）。
  - 失败：
    - 生命值≤0（陷阱、环境危害、被生物缠束导致窒息计量条满）。
    - 被困：被生物蛛丝/树脂完全包裹且3回合未脱困。
    - 灯笼耗尽且处于巢王领域时恐惧值达上限（视为失能）。

### 交互机制
- 玩家与环境交互
  - 门与机关：开关门耗1回合；机关可能改变巢路气流，影响AI巡逻路径。
  - 噪声系统：移动/开门/落物产生噪声值（0-3），在半径R内被AI感知。
  - 标记系统：粉笔在地面标记箭头/符号，供人类/AI代理规划和回溯。
  - 障碍地形：裂隙（用绳索跨越）、粘滞巢泥（移动成本+1并加噪声）、暗井（跌落-1生命）。
  - 资源点：补给箱（随机1-2件小物，低概率电池/口粮）、安眠花（临时降低恐惧值）。
- 玩家与AI交互（非暴力）
  - 诱饵：投掷生成持续3回合的噪声热点，吸引巡逻体调查。
  - 光线：强光让部分生物回避；熄灯可潜行但视野受限、恐惧上升。
  - 符印：在地面布置“镇静/隔绝/误导”符印，影响AI路径选择或短暂止步。
  - 信息操控：触发某些风口/气阀改变“信息素流向”，重定AI巡逻路线。
- AI与环境交互
  - 视觉锥与听觉半径：受墙体遮挡；对强光敏感；对连续噪声有记忆衰减。
  - 信息素路径：AI更倾向沿信息素浓度高的通道巡逻；环境机关可改变浓度流向。
  - 状态遗留：AI在警戒处留下“警示残留”（短时区域危机度上升，影响其他AI决策）。

## AI行为设计
### 决策逻辑
- 守巢者（巡逻型）
  - 状态机：巡逻 → 调查噪声 → 警戒 → 追踪 → 搜索 → 复位
  - 关键规则
    - 巡逻：沿既定路径行走；若检测到噪声≥2或微光源于半径5格，转“调查”。
    - 调查：朝噪声源/最后目击点移动，若2回合未发现目标，转“搜索”。
    - 追踪：与玩家直视（无遮挡、≤5格）则锁定追踪；若连续3回合失去视觉，转“搜索”。
    - 搜索：在最后线索点周围进行螺旋搜索6步；若无新线索则“复位”并在该地留下警示残留。
    - 光线厌恶：当面对玩家强光且无近路遮挡，优先侧移或退让，避免直接接近光源中心。
- 巢务工（环境维护型）
  - 拾取/修复掉落物与被破坏的通风口；偏好避开强光与符印。
  - 若检测到多处干扰（≥2个符印）则去最近的“信标井”复位地形（移除1个符印）。
- 巢王（首领，非对抗）
  - 领域：第三层仪式厅与相邻通道。
  - 感知：对光与噪声极其敏感；不会离开仪式厅范围。
  - 行为：若玩家携带3碎片并在正确位置摆放，巢王进入“沉眠凝视”3回合；若任一回合被直视/恐惧溢出则仪式中断，巢王发出“共鸣”引来守巢者。
  - 厌恶符文：对“镇静符印”有短时压制效果（2回合），使其不触发共鸣。

- 决策树（简述）
  1) 是否直视玩家？是→追踪/凝视（巢王）；否→2)
  2) 是否有高噪声热点？是→调查；否→3)
  3) 是否检测到强光/符印阻断？是→侧移/绕行；否→继续巡逻或执行环境维护。

### 特殊情况处理
- 走廊拥堵：两只AI相向时，优先级高者直行，低者让路或等待1回合。
- 死路与无路可绕：尝试开启最近门或退回上一个分叉点（带记忆，避免原地抖动）。
- 玩家失联时长阈值：超过N回合（默认10）未有任何线索，全体巡逻路径收紧（更靠近核心区），降低外围刷新率，增加内环压力。

### 学习适应机制（可选，简单且可验证）
- 经验计数器：AI对“某处常出现干扰”的格子提高敏感度（噪声阈值-1，持续本层有效）。
- 路径偏好更新：每次成功在某路线发现玩家，则该路线的权重+1，优先级排序调整。
- 玩家代理（用于教学/测试的参考策略，非必须实现）
  - 使用贝叶斯信念地图估计未探索格资源与风险；基于效用函数：U = 价值(目标进展) − 成本(距离/体力/噪声) − 风险(敌方可达性) 做动作选择。
  - 简化为启发式：优先探索“低噪声、近目标、可退路”的未知扇区；灯光在转角前开启，直线长廊时熄灯潜行。

## 场景设置
- 环境描述
  - 第一层：遗迹门厅（新手友好）。结构规整、机关提示明显，守巢者1-2只，补给较多。
  - 第二层：巢廊网格。通道分叉多、通风口密布，信息素路径影响显著，守巢者3-4只，巢务工1只。
  - 第三层：仪式厅与外环。外环为环形走道，内核为巢王领域，有三处基座用于安放碎片；光线反射不规则，暗井与粘滞区密布。
- 资源分布（稀缺与可控）
  - 每层补给箱2-3个，期望掉落：电池40%、口粮30%、粉笔/诱饵20%、绳索/符印10%。
  - 圣器碎片固定在“有守卫/有谜题”的房间，需解锁机关（例如按灯序、风向阀门校准）。
- 约束条件
  - 回合制、视野受限、物资稀缺、死亡即失败全部强制启用。
  - 随机种子决定布局与掉落，确保可复现实验。

## 实施建议
- 技术实现要点
  - 地图与FOV：网格+影子投射算法（如递归阴影或BSP），黑暗遮蔽，光强分级对AI影响。
  - 路径与感知：A*寻路（代价含光线/符印/粘滞地形）；听觉采用曼哈顿距离衰减模型；信息素以标量场实现（每回合扩散与衰减）。
  - 状态机：为每类AI实现清晰的状态枚举与转移表，附超时与冷却，避免振荡。
  - 噪声与恐惧：统一事件总线记录噪声事件；恐惧以阈值驱动“手抖/失误概率增加”等软惩罚（或简化为移动成本与视野缩减）。
  - 数据可视化：调试面板显示AIFOV、噪声热力、信息素流线、玩家信念图，便于教学。
- 测试方案
  - 单元测试：FOV遮挡、路径代价、噪声传播、状态转移。
  - 场景回放：固定种子批量跑100局，记录：平均回合数、探索覆盖率、遭遇次数、资源使用率、失败原因分布。
  - AB参数实验：调整守巢者数量、噪声阈值、补给概率，考察胜率与难度曲线稳定性。
  - 教学用挑战卡：限定物资/视野/时间的迷你关卡，聚焦单一技能（如“只用诱饵通过守卫走廊”）。
- 扩展可能性
  - 主题替换：从“巢穴”切换为“档案馆/博物馆夜巡”，将巢王替换为需要校准的“中枢装置”以适配不同课程。
  - 合作/对抗AI：增加第二名玩家或AI代理，研究协同探索与信号共享。
  - 难度分层：引入动态事件（停电、路径塌陷）、更多符印类型（静音、清醒、光阱），保持非暴力解决方式。
  - 研究接口：提供Gym风格API（观测=局部视野+信念图摘要；动作=离散行动），用于强化学习/规划算法评测。

此方案在严格限制暴力表达下，通过光线、噪声、信息素与符印等非对抗机制，促使玩家或AI代理进行资源管理与不完全信息下的规划决策；三层结构保证学习曲线与测试有效性，状态机与简易适应机制确保AI行为可控与可解释。