🎯 核心概念
只有一个关卡，但敌人AI会根据你之前的通关方式训练自己。每次重玩都更难，迫使你不断创造新策略。你的对手在进化——你能跟上吗？
🎬 参考作品展示
《MGSV》— 敌人会适应玩家策略（戴头盔对抗爆头）
《Shadow Tactics》— 精密潜行策略的参考
🎮 核心机制
- AI学习 — 敌人用NEAT算法训练，学习你的路线
- 单关卡深度 — 同一地图，无限种通关方式
- 策略迭代 — 旧策略失效，必须发明新方法
- 难度曲线 — 自然形成的个性化难度
📋 设计要点
- 公平感：AI学习要透明，让玩家理解敌人在适应
- 多路线设计：地图必须支持大量不同路线
- 参考：《MGSV》适应系统、NEAT算法、《Alien: Isolation》
- 回放系统：观看AI如何学习你的行为
💡 深度设计思路
《MGSV》已经有简单版本：如果你总是爆头，敌人开始戴头盔。这个概念将其推向极致——用神经进化算法让敌人真正"学习"。可以加入"AI训练回放"功能，让玩家观看敌人是如何从菜鸟进化成高手的。
技术建议：Unity + ML-Agents 或自实现NEAT。关键挑战是训练速度——需要在玩家两次游玩之间完成训练。可以用简化的状态空间加速。