AI角色通过感知系统获取信息之后要进行处理，并决定下一步将要执行的行为，这就是决策层需要做的工作。现在比较流行的自主决策系统主要有两种：有限状态机和行为树。
有限状态机（FSM):
由一组状态（包括一个初始状态）、输入和状态转换函数组成。什么是状态呢？简单来说，就是不同状态对应不同行为。它是由游戏设计者事先设定的，比如一个具有情绪的AI，高兴时会哈哈大笑，伤心时会哭。需要注意的是：有限状态机是AI系统里最简单的，也是最有效的，最常用的；当某些条件发生时，状态机会从当前状态转换为其他状态；表示有限状态机最直接的方法是FSM图。
不太清楚unity从那个版本开始使用类似虚幻4蓝图的动画状态机来定义玩家的行为。这与有限状态机的做法类似，实现有限状态机的方法有两种：Switch语句，FSM框架 。
Switch语句： 利用switch...case...语句可以实现，这个很简单也很好理解。
FSM框架，在这种框架中，每种状态都有自己的字典，比如说发现玩家是输入，输出状态就是追逐，再比如生命值为0，输出状态就是死亡。每一个状态都是一个状态类，而FSM还有一个重要的类就是AdvancedFSM类，它负责来管理这些状态类。还有一个重要的类就是FSMState类，它是所有AI状态的基类。
行为树：
前面说到有限状态机是用来处理简单行为逻辑的，一旦复杂起来，你看到代码全是很多的Switch和if语句，这样很难复用、维护以及模块化。行为树和数据结构中的树一样，主要采用4种节点（也称任务）来描述行为逻辑，分别是顺序节点，选择节点，条件节点和行为节点。每一颗树都表示一个AI逻辑，要执行这个AI逻辑，需要从根节点开始遍历执行整棵树，遍历执行的过程中，父节点会根据自身的类别，确定需要如何执行、执行那些子节点并继而执行，子节点执行完毕之后，会将执行结果返回给父节点。
条件节点，使用if条件测试，比如是否看到玩家，结果为真，向父节点返回success，否则返回failure。
行为节点：用来完成实际的工作，例如移动角色，播放声音，绝大多数返回success。
上面两种节点也称叶节点，主要就包括条件和行为节点。
还有一种叫做组合节点，包括选择节点，顺序节点、并行节点、修饰节点等。主要说一下修饰节点，它只包含一个节点，用于以某种方式改变这个子节点的行为。
这两种AI决策的权衡：
状态机，它是等待某个事件发生，然后转换状态。而行为树是以轮询的方式实现的，各自有优缺点，也是要具体问题具体分析。