# 框架

**Repository Path**: tuita/Framework

## Basic Information

- **Project Name**: 框架
- **Description**: Goap框架
SkillSystem框架
- **Primary Language**: C#
- **License**: MPL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-20
- **Last Updated**: 2026-01-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README



# Framework (Game AI & Skill System)

## 项目简介
这是一个功能强大的 C# 游戏开发框架，集成了目标导向动作规划 (GOAP)、实体组件系统 (ECS) 以及完善的技能系统。该框架旨在提供灵活、可扩展且高性能的 AI 和战斗解决方案，适用于各类游戏项目。

## 核心特性
- **目标导向动作规划 (GOAP)**：通过定义目标 (Goals) 和动作 (Actions)，让 AI 自主规划和执行行为序列。支持 A*、异步规划器以及机器学习增强规划器。
- **实体组件系统 (ECS)**：GoapFrameworkECS 模块提供了高性能的数据导向设计，便于管理大量实体及其组件。
- **模块化技能系统**：SkillSystem 提供了完整的技能生命周期管理，支持主动技、被动技、触发技及技能链。包含属性系统、增益系统 (Buff)、效果系统 (如 DOT, 护盾) 和碰撞检测。
- **高性能优化**：内置对象池、缓存系统、智能规划缓存和分层更新策略，有效降低内存分配和 CPU 开销。
- **丰富的示例**：提供了战斗 (Combat) 和生存 (Hunger) 场景的完整示例代码，帮助快速上手。

## 项目结构
该项目由三个主要模块和一个示例项目组成：
- **GoapFramework**: 核心 GOAP 框架。
- **GoapFrameworkECS**: 基于 ECS 架构的 GOAP 实现。
- **SkillSystem**: 独立的技能系统，可与 GOAP 框架配合使用。
- **Examples**: 演示如何集成使用上述模块的示例程序。

## 快速开始
### 环境要求
- .NET 6.0 SDK 或更高版本

### 构建与运行
1. 克隆仓库。
2. 使用 Visual Studio 或 .NET CLI 打开 `src/Framework.sln` 解决方案。
3. 构建 `Examples` 项目并运行即可看到演示效果。

## 模块详解

### 1. GoapFramework (GOAP AI 框架)
提供经典的 GOAP 实现。
- **核心组件**：
  - `AbstractAgent`：AI 代理基类，负责管理目标和执行规划。
  - `AbstractAction`：动作基类，定义前置条件 (Preconditions) 和效果 (Effects)。
  - `AbstractGoal`：目标基类，计算效用 (Utility) 并判断是否达成。
- **规划器**：
  - `AStarPlanner`：基于 A* 算法的标准规划器。
  - `AsyncAStarPlanner`：异步规划器，避免阻塞主线程。
  - `HighPerformanceAStarPlanner`：针对大量 Agent 优化的高性能规划器。
  - `MachineLearningPlanner`：集成机器学习的预测规划器。
- **系统与工具**：
  - `GoapSystem`：全局 GOAP 系统管理器。
  - `PerformanceMonitor`：性能监控与指标统计。
  - `EnhancedGoapObjectPools`：高性能对象池管理。

### 2. GoapFrameworkECS (ECS 架构)
结合 ECS 模式的高性能实现。
- **组件 (Components)**：
  - `CombatComponent`、`MovementComponent`、`AIComponent` 等游戏逻辑组件。
  - `GoalComponent`、`ActionComponent` 将 GOAP 元素转化为 ECS 组件。
  - `WorldStateComponent`：全局世界状态组件。
- **系统 (Systems)**：
  - `PlannerSystem`：负责并行规划 (`IPlannerSystem`)。
  - `CombatSystem`、`MovementSystem` 处理具体逻辑。
  - `AISystem`：集成 GOAP 的 AI 决策系统。
- **管理 (Managers)**：
  - `EntityManager`：实体生命周期与对象池管理。
  - `ComponentManager`：组件数据的存储与查询。
  - `GoapConfig`：全局配置管理。

### 3. SkillSystem (技能系统)
独立且完善的技能系统，支持复杂的战斗逻辑。
- **技能类型**：
  - `ActiveSkill`：需要施法时间的主动技能。
  - `PassiveSkill`：满足条件自动触发的被动技能。
  - `TriggerSkill`：特定条件触发的一次性技能。
  - `SkillChain`：将多个技能串联成组合技。
- **效果系统 (Effects)**：
  - `DamageOverTimeEffect` (DOT)、`BuffEffect`、`HealOverTimeEffect`、`ShieldEffect`、`SlowEffect` 等。
  - 支持效果依赖 (Dependencies) 检查和生命周期 (Lifecycle) 管理。
- **属性系统 (Attributes)**：
  - `AttributeManager`：管理基础属性和修饰符 (Modifiers)。
  - 支持多种属性公式 (`LinearFormula`, `ExponentialFormula`, `CustomFormula` 等)。
- **碰撞系统**：
  - `CollisionDetector`：支持矩形、圆形和射线 (Ray) 碰撞检测。
  - `HitBox`：灵活的命中盒定义。
- **配置与资源**：
  - 支持 JSON 格式加载技能配置 (`JsonSkillConfigLoader`)。
  - `ResourceManager`：资源缓存与管理。
- **中断系统**：
  - `InterruptHandler`：处理技能和效果的中断逻辑。

## 示例代码
在 `Examples` 项目中包含了两个典型的场景演示：
1.  **Combat (战斗)**：展示了如何在战斗场景中使用 GOAP 规划攻击 (`BasicAttackAction`)、重击 (`HeavyAttackAction`) 和防御 (`ParryAction`)，以及如何使用技能系统。
2.  **Hunger (生存)**：演示了带有饥饿度、能量和进食逻辑的生存 AI Agent (`HungerAgent`)，展示了工作 (`WorkAction`)、进食 (`EatAction`) 和休息 (`SleepAction`) 的行为规划。

## 性能优化
框架在设计之初就考虑了性能需求，特别适合需要大量 AI 和技能判定的游戏：
- **对象池 (Object Pooling)**：通过 `EnhancedGoapObjectPools` 和 `SkillEffectPool` 复用对象，极大减少 GC (垃圾回收) 压力。
- **智能缓存 (Smart Caching)**：规划结果缓存 (`SmartCacheSystem`) 避免重复计算最近规划过的路径。
- **异步处理**：异步规划器 (`AsyncAStarPlanner`) 将计算密集型任务移至后台线程，避免卡顿。
- **内存优化**：提供 `MemoryOptimizationSystem` 监控内存使用并提供优化建议。
- **高效数据结构**：使用 LRU 缓存 (`LRUCache`) 和位掩码 (Bitmask) 加速查询。

## 许可证
本项目遵循开源协议。请查看 [LICENSE](LICENSE) 文件获取更多详细信息。