AI 通过提高非玩家角色 (NPC) 的行为复杂性、上下文感知能力和交互能力，来增强他们在 VR 中的真实感。从基础层面来看，AI 驱动的决策系统使得 NPC 能够动态地对玩家行为和环境变化做出反应。例如，强化学习可以训练 NPC 在战斗或对话中调整策略，避免重复模式。在 VR 探索游戏中，NPC 可能会根据玩家的存在改变其日常行动——例如，如果玩家被发现，守卫会改变巡逻路线——而不是遵循固定的脚本路径。有限状态机结合基于效用的 AI 等技术，使 NPC 能够根据生命值或武器可用性等实时变量来优先处理行动（例如，逃跑还是战斗）。
另一个关键领域是自然语言处理 (NLP) 和语音交互。AI 驱动的 NPC 可以处理玩家语音，理解意图，并生成与上下文相关的回应，而无需依赖预设的对话树。例如，将大型语言模型 (LLM) 与语音转文本系统集成，可以让玩家使用随意的措辞向 NPC 询问方向，而 NPC 会以与其个性相符的声音做出回应。情绪识别算法可以根据玩家语音中的压力或词语选择进一步调整 NPC 的语气或肢体语言。开发者可以使用 OpenAI 的 API 等中间件进行对话生成，以及 Amazon Polly 等工具进行语音合成，并结合逆运动学来实现逼真的口型同步和手势。
最后，AI 可以创建能够随着时间推移从玩家交互中学习的、具有持久性和上下文感知能力的 NPC。使用图数据库或神经网络的记忆系统可以让 NPC 记住过去的遭遇，并在未来的互动中改变其行为。例如，如果玩家以前帮助过店主，他可能会提供折扣；如果玩家偷了东西，他可能会变得敌对。环境感知也可以通过 AI 驱动的感知系统（使用射线投射或语义分割）来增强，使 NPC 能够避开障碍物或评论世界中的变化。在 VR 生存游戏中，NPC 可能会注意到暴风雨即将来临，并建议寻找庇护所，展示其情境感知能力。Unity 的 ML-Agents 或 Unreal Engine 的 AI 模块等工具提供了构建这些系统的框架，而使用 PyTorch 或 TensorFlow 的定制解决方案则允许针对特定用例进行微调。