案例介绍
项目类型：基于强化学习的游戏 AI Agent 项目。
项目背景：该项目围绕《黑神话》类高复杂度动作游戏场景，探索仅依赖屏幕画面输入的智能体控制能力。项目演示视频入选 B 站第 285 期每周必看，播放量超过 200 万，展示了 AI 在大量死亡训练尝试后最终击败首个 BOSS 的完整过程。
核心功能：
1. 基于 Cradle 框架搭建游戏自动化控制系统，围绕“图像识别、状态计算、招式决策、参数更新、推理交互、动作执行”构建闭环。
2. 针对游戏场景的部分可观测特性进行环境建模，将屏幕像素、敌人状态、角色状态和战斗反馈转化为可训练状态。
3. 使用 PPO 强化学习方法进行策略优化，并设计基于势函数的奖励塑形，缓解 reward hacking 和稀疏奖励问题。
4. 通过多轮训练和调参，使 Agent 能够完成关键战斗流程并击败首个 BOSS。
本人负责：强化学习环境封装、状态建模、奖励函数设计、训练流程搭建、实验调参、结果验证和演示视频技术内容输出。项目体现了计算机视觉、强化学习、游戏自动化控制和复杂交互系统工程能力。
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