游戏中的 AI 智能体主要用于创建动态、交互式体验，方法是控制非玩家角色 (NPC)、模拟对手和管理复杂系统。 这些智能体支持响应玩家操作、提供挑战和生成内容的环境。 开发人员根据游戏的需求，通过决策树、寻路算法和机器学习等技术来实现 AI。 例如，NPC 可能遵循脚本化的例程，而竞争游戏中的敌人则使用自适应策略来挑战玩家。
一个关键应用是 NPC 行为。 AI 智能体控制着填充游戏世界的角色，例如巫师 3中的村民或黑暗之魂中的敌人。 这些智能体使用有限状态机 (FSM) 或行为树来在巡逻、攻击或逃跑等动作之间切换，具体取决于玩家的交互。 像 A* 这样的寻路算法可以帮助 NPC 逼真地导航环境。 在多人游戏中，当人类玩家不可用时，AI 可能会填补角色，从而保持游戏平衡。 例如，求生之路使用“导演”AI 根据玩家的表现动态调整敌人的生成和物品放置，从而确保持续的紧张感。
另一种用途是对抗性 AI，其中智能体充当对手。 在像星际争霸 II这样的策略游戏中，AI 智能体管理资源收集、单位生产和战斗策略，模仿人类的决策。 诸如强化学习之类的机器学习技术训练智能体通过试错来改进。 谷歌的 AlphaStar 通过击败星际争霸 II 中的顶尖人类玩家证明了这一点。 同样，像街头霸王 VI 这样的格斗游戏使用 AI 来分析玩家模式和应对策略，从而提供可扩展的难度。 这些系统通常将预先编写的规则与自适应逻辑相结合，以平衡可预测性和不可预测性。
最后，AI 智能体支持程序化内容生成。 像无人深空这样的游戏使用算法来创建广阔、独特的行星、生物和生态系统。 智能体还可以通过将预定义的规则与随机性相结合来设计关卡（Spelunky）或任务（矮人要塞）。 在叙事驱动的游戏中，AI 可能会根据玩家的选择调整故事分支，如底特律：变人中所见。 这些应用减少了开发工作量，同时提高了可重玩性。 通过处理地形生成或对话变化等任务，AI 使开发人员能够专注于核心机制，从而以更少的资源创建更丰富的体验。