在 VR 世界中整合 AI 驱动的行为通常涉及将传统游戏 AI 技术与现代机器学习方法相结合。三种常见方法包括有限状态机 (FSMs)、行为树和强化学习 (RL)。每种方法都在复杂性、灵活性和性能之间取得平衡，具体取决于用例。例如，FSMs 非常适用于可预测的 NPC 行为，而 RL 则能实现自适应交互。选择哪种方法通常取决于所需的真实感水平、计算限制和开发资源。
有限状态机 (FSMs) 是一种通过定义离散状态和转换来建模 AI 行为的直接方法。例如，VR 守卫 NPC 可以根据玩家的接近程度在“巡逻”、“警戒”和“追逐”状态之间转换。开发人员可以使用代码中的 switch-case 逻辑或 Unity 的 Animator Controller 等可视化脚本工具来实现 FSM。虽然设置简单，但对于具有许多状态的复杂行为，FSM 会变得难以管理，导致代码像面条一样混乱。然而，它们对于小规模交互仍然有效，例如根据用户输入在“空闲”、“讲解”和“回答问题”之间切换的 VR 博物馆向导。
行为树 通过使用序列、选择器和条件节点以分层方式组织决策，提供了一种更具可扩展性的解决方案。例如，VR 店主 AI 可能会优先执行“补货”行为，除非玩家靠近，从而触发“迎接顾客”子树。Unreal Engine 的行为树系统或第三方插件（例如，Unity 的 Behavior Designer）等工具简化了实现。行为树在需要动态优先级排序的场景中表现出色，例如 VR 生存游戏中敌人评估威胁（例如，火灾、玩家攻击）并选择应对方式。其模块化设计允许开发人员重用或调整分支，而无需彻底修改整个系统，使其成为中等复杂度的 AI 的理想选择。
强化学习 (RL) 使 AI 能够在模拟环境中通过试错来学习行为。例如，VR 训练模拟器可以使用 RL 创建适应用户战术的 NPC，就像战斗无人机学习侧翼包抄玩家一样。Unity 的 ML-Agents 等框架允许开发人员通过奖励期望的行动（例如，避免碰撞）在 VR 环境中训练模型。虽然 RL 需要大量的计算资源和训练时间，但它能产生基于规则的系统无法实现的、高度自适应的行为。然而，将 RL 集成到实时 VR 应用中需要优化，例如使用预训练模型或将推理限制在关键 NPC 上，以保持帧率。这种方法适用于那些优先考虑长期适应性而非立即开发速度的项目。