01 框架介绍
APAIST是用于开发游戏自动化AI的开源框架(开源项目名为GameAISDK)。项目的特点是以游戏图像为输入，直接输出模拟触屏操作，不依赖游戏端提供任何API接口。
▲ APAIST 框架
APAIST框架主要包括SDKTool(配置文件工具)，AI SDK两部分。SDKTool帮助我们生成跟具体游戏相关的AI SDK所需要配置文件。如游戏运行过程中，整个流程中需要动作交互的UI，需要识别的游戏元素等。AI开发过程中用到的信息可来自于游戏图像(AIClient获取)或其他数据。aitest 能够自动化完成游戏UI操作并进入游戏场景，像玩家一样操作手机玩游戏。
AI SDK部分主要包括AI Clinet模块， MC模块，IO模块， UI模块， GameReg模块，AI模块。
- AI Client主要与手机端交互，获取游戏图像，并执行UI或AI输出的动作
- IO模块与AI Client交互，作为AI SDK的数据输入输出控制
- MC模块与IO模块交互，将数据分发至AI SDK后端的UI和AI模块，并做一些业务逻辑的管理控制
- UI模块根据游戏图像，识别出需要进行的UI操作
- GameReg模块根据游戏图像，识别出游戏场景内的数字、血条、目标物等元素
- AI模块根据识别到的游戏元素，根据AI算法执行业务逻辑
02 适用场景
主要适用于游戏场景的自动化测试，以减少相应场景测试的人力投入，目前已应用在酷跑、竞速、FPS、格斗、MMMO、MOBA等多种类型游戏的场景自动化。
▲ 无需脚本编写，一次配置便可以在不同的分辨率设备上运行，多平台多应用场景支持
▲ 内置多种图像识别算法及 AI 算法
▲ 基于纯视觉识别的 AI 训练和运行框架
03 功能介绍
提供多种图像识别算法，识别游戏场景中的关键特征数据，如游戏场景中的技能状态、按钮位置、目标物位置等。此次发布的是2.0版本，相比于1.0版本，改进的内容包括：
- 提供模仿学习和强化学习AI算法DQN机rainbow等，可直接用于训练游戏场景AI。
- 提供一体化的IDE工具，将所有用户的操作都集成在IDE里面，包括游戏AI配置生成、样本采集、图像标注工具，手机连接、游戏AI启动、模型训练等功能。
- 支持不同分辨率手机操作，无需限定手机长宽比。
- 支持Windows下的各种窗口（包含端游、页游和Android模拟器等）作为图像输入来源。
- 加入UI智能探索功能，可对所有的移动端应用自动探索UI场景，并以图的形式展示探索结果，直观明了。
- 升级手机驱动，android版本支持到andrioid11。
- 支持win10，ubuntu，win10+docker和mac+docker等多种工作方式。
- 提供了完善的使用文档，帮助用户快速上手。
- 针对用户的特殊需求，支持用户二次开发。
游戏AI的重点是在游戏玩法上的博弈算法，还是图像识别的物体检测算法？
是检测场景不够用了拿游戏凑数，还是玩法太容易了没法体现AI的能力，就打死不用游戏提供的api？