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关于Gamasutra的一件事，Mick West 撰写了一篇非常有趣的文章：智能错误：如何将愚蠢性纳入您的AI代码中。
本文讨论台球游戏AI。实施这样的AI时，很容易在每次射击时都投一个球。正如其他答案所建议的那样，使AI减少“智能”的一种简单方法是在计算中添加一个随机因素，使AI错失更多。
但是这种方法存在两个主要缺陷。首先，这是不可预测的。对于在“轻松”模式下玩的玩家，AI变得“幸运”是不可接受的。如果您的随机因素使AI做得更好，打出更有价值的球或进行连击该怎么办？您不知道会发生什么，而在简单模式下AI也不应该选择幸运。
另一个缺陷是玩家将尝试识别AI行为中的模式。有了简单的随机因素，就没有模式。但这并不意味着玩家看不到任何图案，实际上恰恰相反。一旦AI幸运，玩家将看到其行为的策略。在文章中，玩家抱怨AI在发挥位置策略。当角度精度中只有一个随机因素时。
从我的角度来看，阅读这篇令人大开眼界的文章后，一个不完美的AI绝不应该将随机化作为简化因素。相反。更简单的AI应该更聪明，但要努力帮助玩家。
在文章“泳池游戏”示例中，实现“简易模式” AI的最佳选择实际上是删除所有随机因素，并添加定位策略。AI会尝试击球，为球员准备一个简单而出色的投篮。
这样，玩家会认为自己很幸运。这就是您在轻松玩游戏时所期望的。
关键概念是避免给全国人大带来“完美的知识”。
我敢肯定还会提供更多示例，也许您可以向我们介绍您的游戏，并且我们可以提供更具体的信息:-)
使完美的AI可战斗的一种快速方法是，通过在输入或输出中添加一些“噪声”来做出不完美的决策。噪声是指一些随机因素。
这是一个输出的小示例：
以下是一些输入建议：
要考虑的一件显而易见的事情是AI的速度。在大多数游戏中，认可机构可反应MUCH快于人类（尤其是在战斗），做明显的多任务处理（在RTS游戏非常明显）。因此，您必须对此进行操作，方法是使AI保持缓慢（可能是自适应的），并限制AI在确定的时间范围内可以执行的操作数量（即每半秒执行一次操作）。
希望这会有所帮助，并祝你好运！
如果不知道您到底想做什么，就很难给出直接有用的答案。
关于这个问题，我有两点要说的可能对您有所帮助。
第一件事（这是迄今为止最重要的事情），如果您想让敌人感到更有趣和更人性化，那么您的战斗策略就无关紧要了。使玩家“相信”敌人还活着的诀窍是使用动画，声音和很少的细节来暗示人类的行为。完美的AI可能会走到拐角处，与玩家见面并射击。人类的AI可能会走到拐角处，看到玩家，对他的脸有惊讶的表情，然后大声喊叫并射击。第一个似乎是机器人。第二个似乎是人类。除了在拍摄前插入动画（或在拍摄过程中保持战术行为相同）以外，两者在每种方式上都使用相同的AI 。
第二，避免随机化。玩家并没有像设计师想的那样欣赏它。玩家看不到“计算机在100中产生1，然后在5、3和4中产生，因此最后四次射击的错误系数仅为1％，5％，3％和4％，这就是为什么你在这一回合中死了半秒钟？” 玩家只会看到有时疯狂地错过的敌人，有时却无缘无故地反复钉住他们，这令人难以置信。好的游戏设计主要是建立人类玩家的模式可以观察，学习和击败，并根据自己的判断力，技能和直觉来使玩家取得成功，而不是根据玩家是否幸运来进行判断。随机化的冲动来自台式游戏和赌博游戏的经验，两者都是与视频游戏截然不同的媒体（在一种媒体中有效的做法在另一种媒体中通常没有意义）。
我记得在我们大学的AI课程中，有一个关于使AI更“人性化”而又不那么完美的话题。那是很多年前的事，所以我只是想起了一些要点。
当然，这些只是应针对每种情况进行研究和测试的一般建议，并且确实可能使您的AI看起来比预期的更加虚假。但是，我认为它们是一个很好的起点。
我只是看到了这个弹出窗口，想分享我过去使用过的想法。
假设角色有三个动作，并且每个动作都得分，得分越高越好。（其他答案是关于增加噪音以创建此分数。）
总分（100）
将角色的智力统计从该统计的最大可能值中取出（假设100中有60）。
生成介于0（或其他某个楼层）与智能比（0.6）之间的随机数，再乘以总点数（100）。在我们的示例中，假设结果为45。
现在，您开始从该值中减去不良动作，直到达到零。（按顺序减去。）
首先，我们考虑得分为20的Ice咒语。45-20 =25。该值高于零，因此我们将Ice咒语排除在外。
第二，用价值30点的剑看进攻。25-30 = -5。我们达到了阈值，所以我们选择了用剑动作进行攻击。
在此系统中，智力低下的角色不会采取最佳行动。具有高智商的角色通常会采取最佳行动。（在此示例中，具有完美智能的角色在50％的时间内选择了最佳动作。）
在随机数上添加下限机制会增加选择更好的动作的机会。