国内首创！伏羲×雷火再发力，AI加盟任务回归测试 (3)

定义好状态和动作之后，在AI算法的眼里剧情任务就已经不再是一个MMORPG玩法，而是一个五子棋游戏，甚至更简单地可以当做一个迷宫游戏。

AI需要不断尝试搜索找到一个操作序列能够完成游戏剧情任务，就像找到一条路径从迷宫的起点到达终点。对于这样的游戏，大家都可以通过不断扩展动作选择建立一个类似五子棋游戏（下图）的搜索树。

当然对于绝大多数剧情任务，其对应的搜索树都没有上图那么复杂。训练算法随机选择在当前状态下可以执行的动作，然后一旦发现在某次尝试之后任务已被完成，那接下来基于所收集的样本数据就可以找到到达终点的最短路径（对应可以完成任务的操作序列）。一旦完成训练找到所有剧情任务对应的操作序列，后续回归测试的过程就会十分简单，只需要不断的重复这个操作系列。

总而言之，到此为止，AI算法可以说是克服了脚本自动化回归测试的不足，任务调整或新增之后也不需要重新修改或编写脚本了，只需要让搜索算法重新构建任务图并找到完成新任务的操作序列。

四、智能任务回归测试效果

当发现AI算法已经能够完成绝大部分剧情任务之后，伏羲团队便迫不及待地把算法应用到真实的游戏场景中，如下图所示整个方案可以分为两个阶段：训练阶段负责运行训练算法找到完成任务的操作序列；回归阶段只负责操作序列回放，同时游戏端根据回归情况生成测试分析报告。

通过AI加盟任务回归测试，产品在具体游戏中“大展身手”：

任务回归服务已覆盖《逆水寒》的290个主线任务和220多个支线任务，每天定时对3个build版本进行全天候回归，不放过任何一个可能的问题。目前已帮项目组揪出10余个深度隐藏的bug，其中还在“青云寨”新剧情任务上线前发现了一些重要的bug，避免游戏带bug上线。

下面的视频展示了AI算法完成《逆水寒》剧情任务的过程，动图右边的动作序列是AI自行搜索到地可完成该任务的动作序列（点击放大显示全屏）。

在某款mmorpg游戏上只用了3周时间就完成了接近400个任务的接入，并且随着接口的完善后续接入速度也会越来越快，甚至无需修改直接接入。

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