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Pawns System

System Docs / Pawns
SYSTEM DESIGN Behaviour Tree Autonomous Agent

Pawns
System

Pawn은 명령을 받는 유닛이 아닌, Token-Field NPC를 따라 스스로 판단하는 에이전트다.

플레이어는 목표와 우선순위를 설계할 뿐, 실제 행동은 Pawn 내면의 AI 로직에 의해 결정됩니다. Behaviour Tree는 하드 룰로서 절대적 제약 조건을 담당하며, 대부분의 의사결정은 Token-Field NPC에 정의된 계층 구조를 따릅니다. 7개의 하위 시스템이 맞물려 각 Pawn의 개성과 성능을 만들어냅니다.

7 Sub-systems Behaviour Tree AI 가치관 벡터 자율 에이전트
PAWN ENTITY
⚔️
역할군 (Roles) 채집가·운반자·경비병 등 주특기별 작업 효율
🎒
인벤토리 (Inventory) 자원·장비 소지 슬롯 제한
💗
상태 (Status) 건강·피로도·사기 등 실시간 상태
🧠
AI 의사결정 가치관 가중치가 반영된 자율 행동 선택

행동 로직 · 의사결정 계층

모든 Pawn은 매 틱마다 아래 순서로 다음 행동을 결정합니다. 가치관 시스템의 본성 가중치가 2단계에서 개입합니다.

1
작업 탐색 Selector

현재 할당된 작업 중 우선순위가 가장 높고 실행 가능한 작업을 탐색합니다. 플레이어 지시 우선순위가 기준이 됩니다.

후보 작업 목록
2
조건 확인 Sequence

전제 조건 충족 여부 확인. 이때 가치관 시스템에서 샘플링된 '본성 가중치'가 판단에 개입하여 동일 우선순위 작업 간 선택을 결정합니다.

가치관 가중치 반영
3
행동 실행 Action / Loop

실제 게임 로직 수행. 이동·상호작용·전투 등 구체적 행동이 실행되며, 상태 변화가 다음 틱의 조건 확인에 영향을 줍니다.

행동 완료 / 실패 → 재탐색

성능 아키텍처

모든 하위 시스템이 최종 Pawn 수행 능력(Final Performance)으로 합산됩니다.