Учитель Начальной
Программы для прохождения компьютерных игр: боты, ИИ-агенты и компьютерное зрение

Глава

ГЛАВА 1. Введение в автоматизацию компьютерных игр

Автоматизация компьютерных игр — междисциплинарная область на стыке программирования, компьютерного зрения, машинного обучения, теории игр и программной инженерии. Её цель — создание программных систем (ботов, агентов, ассистентов), способных воспринимать игровое окружение, принимать решения и выполнять действия с минимальным участием человека или полностью автономно.

Игры представляют собой уникальную среду для разработки и тестирования интеллектуальных систем. В отличие от физического мира, игровая среда полностью контролируема, воспроизводима и безопасна. При этом многие игры моделируют сложные аспекты реальности: частичную наблюдаемость (туман войны, ограниченное поле зрения), стохастичность, необходимость долгосрочного планирования, конкуренцию и кооперацию нескольких агентов. Именно поэтому крупнейшие лаборатории искусственного интеллекта — DeepMind, OpenAI, Meta AI и другие — десятилетиями используют игры в качестве основного полигона для отработки алгоритмов.

1.1. Что такое игровой бот

Игровой бот — это программа, которая взаимодействует с компьютерной игрой от имени игрока или вместо него. Бот может выполнять самые разные функции:

• Полностью автономная игра — от начала до конца уровня, матча или даже всей кампании.

• Выполнение рутинных задач — фарм ресурсов, прокачка персонажа, сбор и разбор лута, выполнение ежедневных и еженедельных заданий.

• Помощь игроку в реальном времени — подсказки, автоприцеливание, автоматическое использование способностей и расходников, помощь в уклонении.

• Тестирование игры — поиск багов, проверка баланса, регрессионное тестирование после патчей, нагрузочное тестирование серверов.

• Исследование алгоритмов ИИ — обучение агентов, сравнение архитектур, бенчмаркинг новых методов perception и control.

Важно различать понятия «бот» и «читерский инструмент». Классические читы обычно дают нечестное преимущество за счёт нарушения правил клиента: чтение скрытой памяти, wallhack, speedhack, инъекция кода в процесс игры. Vision-based бот работает принципиально иначе — он анализирует только то изображение, которое видит человек на экране, и эмулирует действия мыши и клавиатуры. Такие системы ближе к настоящему искусственному интеллекту и гораздо сложнее детектируются классическими сигнатурными античитами, хотя поведенческий анализ всё равно может их выявить.

1.2. Зачем нужна автоматизация игр

Практических причин заниматься этой областью множество, и они далеко не сводятся к желанию «фармить без усилий».

Во-первых, исследования искусственного интеллекта. Игры — идеальный тест-бед. Atari 2600, Doom, StarCraft II, Dota 2, Minecraft, NetHack — все эти среды стали стандартными бенчмарками. Успехи AlphaGo, OpenAI Five и AlphaStar убедительно доказали, что агенты могут превосходить лучших людей в чрезвычайно сложных доменах. Сегодня исследователи переходят к ещё более общим задачам: агентам, которые могут играть в ранее невиданные игры, следуя инструкциям на естественном языке. Яркий пример — проект SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent) от DeepMind.

Во-вторых, тестирование и обеспечение качества игр. Современные AAA-проекты содержат сотни часов контента и астрономическое количество возможных состояний. Ручное тестирование становится неэффективным и дорогим. Автоматические агенты могут проходить уровни тысячи раз, искать редкие edge-cases, проверять, не ломается ли прогресс после патча, и собирать статистику по балансу и производительности.

В-третьих, доступность. Люди с ограниченными возможностями движения часто не могут полноценно играть в игры, требующие быстрой реакции или сложного одновременного управления несколькими клавишами и мышью. Ассистенты на базе компьютерного зрения и голосового управления способны значительно снизить порог входа и сделать хобби доступнее.

В-четвёртых, автоматизация рутины. В MMO, idle-играх, gacha и многих live-service проектах значительная часть времени уходит на повторяющиеся действия. Боты позволяют игрокам сосредоточиться на интересном контенте, а не на гринде. Разумеется, использование таких инструментов почти всегда нарушает правила сервиса и может привести к блокировке аккаунта.

В-пятых, обучение. Написание бота — один из лучших способов изучить компьютерное зрение, работу с изображениями в реальном времени, основы reinforcement learning и инженерию программного обеспечения. Обратная связь мгновенная и наглядная: бот либо успешно проходит уровень, либо нет. Ошибки в perception или логике сразу видны на экране.

1.3. Основные подходы к автоматизации

Существует несколько фундаментально разных способов заставить программу «играть». Понимание этих подходов критично для выбора архитектуры под конкретную задачу.

Скриптовые боты и макросы. Самый простой уровень. Программа записывает последовательность нажатий клавиш и движений мыши и затем воспроизводит её. Инструменты: AutoHotkey, AutoIt, pyautogui, Keyboard Maestro. Такие боты крайне хрупкие — любое изменение интерфейса, разрешения или тайминга ломает сценарий. Тем не менее для очень предсказуемых задач (сбор ежедневных наград, простые кликеры, повторяющиеся комбинации в single-player) они до сих пор используются и имеют право на жизнь как первый шаг.

Memory-based боты. Программа читает и иногда изменяет оперативную память процесса игры. Это позволяет получать точные значения HP, координат, идентификаторов объектов, состояния анимаций без какого-либо анализа картинки. Подход требует reverse engineering: поиск указателей, сигнатур байт-кода, разбор структур данных (часто с помощью Cheat Engine и дизассемблеров). Плюсы — скорость и точность. Минусы — хрупкость после обновлений игры, практически гарантированная детекция современными античитами, юридические и этические риски.

Network / Packet bots. Перехват и подмена сетевых пакетов между клиентом и сервером. Классика для старых MMO. Сегодня встречается реже из-за шифрования трафика, обфускации протоколов и усиленных server-side проверок.

Vision-based боты. Самый «честный» и интересный с точки зрения искусственного интеллекта подход. Бот видит ровно то же, что и человек — пиксели на экране. Он анализирует изображение с помощью классических алгоритмов компьютерного зрения или нейросетей, принимает решение и эмулирует действия мыши и клавиатуры. Поскольку бот не вмешивается в процесс игры, античитам гораздо сложнее обнаружить его по сигнатурам и факту чтения памяти. Основная сложность — добиться достаточной скорости и надёжности распознавания в условиях меняющегося освещения, эффектов и UI.

API-based и SDK-based решения. Некоторые игры предоставляют официальные или полуофициальные интерфейсы. Примеры: python-sc2 и pysc2 для StarCraft II, Mineflayer для Minecraft, различные бот-API в старых многопользовательских шутерах. Это самый удобный путь, когда он доступен: вы получаете структурированные данные о мире и можете сосредоточиться на логике, а не на perception.

Reinforcement Learning и end-to-end агенты. Агент обучается напрямую на пикселях или на состоянии игры методом проб и ошибок, максимизируя заданную функцию награды. Это вершина пирамиды сложности и вычислительных затрат. Именно так были созданы агенты, победившие чемпионов мира в го, Dota 2 и StarCraft II.

Гибридные системы. На практике лучшие современные боты комбинируют несколько подходов. Дешёвые локальные эвристики и классическое компьютерное зрение обрабатывают 95–98 % кадров и ситуаций. Тяжёлые нейросети или большие языковые модели вызываются только тогда, когда нужно принять сложное стратегическое решение, разобрать нестандартную ситуацию или спланировать последовательность действий на минуты вперёд.

1.4. Архитектура типичного vision-бота

Большинство vision-based ботов строятся по похожей многослойной схеме:

1. Захват кадра (screen capture) — получение изображения окна игры или нужной области экрана с минимальной задержкой.

2. Предобработка изображения — приведение к нужному размеру и цветовому пространству, выделение ROI, фильтрация.

3. Восприятие (perception) — детекция объектов, классификация общего состояния экрана, OCR, трекинг целей между кадрами.

4. Представление состояния (state representation) — преобразование сырых выходов CV в структурированное описание: «где кто находится, сколько HP, какая фаза боя, какие кнопки доступны».

5. Принятие решения (decision making) — state machine, behaviour tree, нейросетевая политика или вызов LLM.

6. Планирование действий (action planning) — разбиение высокоуровневого решения на конкретные команды ввода.

7. Исполнение (execution) — симуляция движений мыши и нажатий клавиш с учётом требований «человечности».

8. Обратная связь и логирование — запись того, что произошло, для отладки и последующего улучшения.

Каждый из этих блоков можно реализовывать с разной степенью сложности — от пары строк на OpenCV до полноценных нейросетевых пайплайнов с GPU-ускорением. В следующих главах мы разберём каждый слой подробно.

1.5. Для кого эта книга

Книга рассчитана на читателей, которые уже знакомы с основами программирования (желательно на Python) и хотят углубиться в практическое применение компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Предыдущий опыт в геймдеве или машинном обучении полезен, но не обязателен. Все ключевые концепции объясняются с нуля и сопровождаются примерами и рекомендациями по дальнейшему изучению.

Мы сознательно делаем акцент на vision-based и RL-подходах, а также на современных мультимодальных моделях. Memory-hacking и чисто читерские техники рассматриваются лишь обзорно: цель книги — понимание технологий восприятия и принятия решений, а не создание инструментов для нарушения правил онлайн-сервисов.

В следующих главах мы последовательно пройдём весь путь: от истории и классификации ботов через основы компьютерного зрения и симуляции ввода к полноценным системам на базе глубокого обучения и большим языковым моделям.

ГЛАВА 2. История ботов и игрового ИИ

История игрового искусственного интеллекта почти так же стара, как и история самих компьютеров. Задолго до появления графических интерфейсов и трёхмерных миров люди уже пытались научить машины играть в игры.

2.1. Первые шаги (1950–1970-е)

В 1951 году Кристофер Стрейчи написал программу для игры в ним на компьютере Ferranti Mark 1 в Манчестерском университете. Годом позже Александр Дуглас создал OXO — крестики-нолики на EDSAC. Эти программы использовали полный перебор возможных ходов или простые эвристики. В те же годы Алан Тьюринг и Клод Шеннон независимо размышляли о том, как научить машину играть в шахматы. Тьюринг описал алгоритм Turochamp, который, впрочем, так и не был полностью реализован на работающем компьютере при его жизни.

Шахматные программы стали главной «витриной» игрового ИИ на десятилетия. Путь от простых минимаксных алгоритмов с альфа-бета отсечением до Deep Blue, победившего Гарри Каспарова в 1997 году, занял почти полвека. Важно понимать: Deep Blue победил за счёт огромной вычислительной мощности и тщательно настроенных эвристик оценки позиции, а не за счёт машинного обучения в современном смысле. Это был триумф инженерии поиска и оценки, а не обучения.

2.2. Эра аркад и конечных автоматов (1970–1990-е)

С появлением аркадных автоматов и домашних консолей возникла необходимость создавать противников, которые ведут себя интересно, но не являются ни беспомощными, ни непобедимыми. Классический пример — Pac-Man (1980). Четыре призрака — Blinky, Pinky, Inky и Clyde — имели разные алгоритмы выбора цели. Blinky всегда преследовал игрока напрямую. Pinky пытался устроить засаду в четырёх клетках впереди по направлению движения игрока. Inky использовал более сложную формулу, зависящую от положения и Blinky, и игрока. Clyde вблизи игрока уходил в свой «домашний» угол. Всё это было реализовано через конечные автоматы и простые правила — никаких нейросетей, но поведение уже казалось «живым».

В 1990-е годы расцвели шутеры от первого лица. Quake, Unreal Tournament, Half-Life породили целую культуру ботов. Появились фреймворки вроде Omni-bot, которые позволяли создавать ИИ-противников для многих движков. Бот должен был уметь передвигаться по карте, подбирать оружие и броню, вести огонь, использовать укрытия и иногда даже общаться в чате шаблонными фразами. В 2008–2012 годах проводился турнир 2K BotPrize — своеобразный тест Тьюринга для игровых ботов. Цель состояла в том, чтобы судьи-люди не смогли отличить бота от человека по стилю игры в Unreal Tournament 2004. В 2012 году несколько команд впервые превзошли этот порог.

2.3. Эпоха массовых MMO и фарм-ботов (2000–2010-е)

С взрывным ростом World of Warcraft, Lineage, Runescape и других MMO появился огромный спрос на автоматизацию. Игроки хотели прокачивать персонажей и зарабатывать внутриигровую валюту, не сидя у экрана сутками. Возникла целая индустрия: от простых кликеров до сложных ботов, читающих память клиента и обходящих защиту.

Разработчики игр ответили созданием всё более изощрённых античитов. Warden в World of Warcraft, затем BattlEye, Easy Anti-Cheat, PunkBuster, Valve Anti-Cheat. Началась классическая гонка вооружений: ботоделы находили новые уязвимости, античиты закрывали их, и так по кругу. Многие методы того времени — DLL-инъекции, хуки API, прямое чтение памяти — сегодня практически гарантированно приводят к бану в современных защищённых играх.

2.4. Революция глубокого обучения (2013–2019)

Переломным моментом стали 2013–2015 годы. DeepMind опубликовал работу о DQN — глубокой Q-сети, которая научилась играть в десятки игр Atari, получая на вход только пиксели экрана и счёт. Это было первое убедительное доказательство того, что end-to-end обучение с подкреплением на сырых пикселях возможно и даёт результат, сопоставимый с человеком в ряде игр.

В 2016 году AlphaGo победил Ли Седоля в го — игре, которую долго считали слишком сложной для машин из-за огромного пространства состояний и важности «интуиции». Затем последовали OpenAI Five (Dota 2, 2018) и AlphaStar (StarCraft II, 2019). Эти системы уже работали в условиях частичной наблюдаемости, командной игры и очень длинных эпизодов, длящихся десятки минут.

Параллельно развивались исследовательские среды: OpenAI Gym (позже Gymnasium), ViZDoom, Unity ML-Agents, MineRL, NetHack Learning Environment. Появилась возможность сравнивать алгоритмы на стандартизированных бенчмарках и воспроизводить результаты других групп.

2.5. Современный этап (2020–2026)

После 2020 года акцент сместился в двух направлениях.

Первое — создание всё более общих агентов. DeepMind представил SIMA — систему, которая может выполнять инструкции на естественном языке в разных 3D-играх, в том числе в тех, на которых не обучалась напрямую. Microsoft показал Muse — модель, способную генерировать согласованные последовательности геймплея по скриншоту. Исследователи работают над агентами, которые переносят навыки между доменами.

Второе — массовое появление vision-based и LLM-powered ассистентов. Благодаря доступности мощных детекторов объектов (семейство YOLO) и мультимодальных моделей (GPT-4o, Claude, Gemini, LLaVA, Qwen-VL) стало возможным создавать ботов, которые «видят» экран почти как человек и рассуждают о происходящем на языке. Появились гибридные архитектуры, где дешёвые локальные методы обрабатывают большую часть кадров, а тяжёлые модели вызываются редко и по делу.

Одновременно вырос интерес к agentic AI внутри самих игр: умные NPC, которые запоминают игрока, координируются друг с другом и адаптируются к стилю прохождения. Это уже не «боты против игроков», а часть геймдизайна.

2.6. Уроки истории

История показывает несколько устойчивых закономерностей:

• Простые методы — конечные автоматы, эвристики, template matching — остаются полезными даже в эпоху нейросетей. Их легко отлаживать, они дёшевы по вычислениям и предсказуемы.

• Полностью end-to-end решение часто оказывается дороже и менее надёжным в продакшене, чем хорошо спроектированный гибридный подход.

• Гонка между ботами и античитами никогда не заканчивается — меняются только технологии на обеих сторонах.

• Игры продолжают оставаться одним из лучших полигонов для развития общего искусственного интеллекта.

В следующих главах мы будем опираться на этот исторический контекст, выбирая методы, которые доказали свою практическую ценность, и избегая тупиковых путей.

ГЛАВА 3. Классификация ботов: типы и архитектуры

ПРОГРАММЫ ДЛЯ ПРОХОЖДЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ ИГР

Боты • ИИ-агенты • Компьютерное зрение

Практическое руководство из 20 глав

2026

ОГЛАВЛЕНИЕ

Глава 1. Введение в автоматизацию компьютерных игр

Глава 2. История ботов и игрового ИИ

Глава 3. Классификация ботов: типы и архитектуры

Глава 4. Правовые, этические и социальные аспекты

Глава 5. Основы компьютерного зрения для игр

Глава 6. Захват экрана и предобработка изображений

Глава 7. Распознавание объектов: от Template Matching до YOLO

Глава 8. OCR и чтение игрового интерфейса

Глава 9. Симуляция ввода: мышь, клавиатура, геймпад

Глава 10. Простые боты на Python + OpenCV

Глава 11. Машинное обучение и нейронные сети в ботах

Глава 12. Reinforcement Learning для игровых агентов

Глава 13. Платформы и фреймворки (ViZDoom, ML-Agents, Gym)

Глава 14. ИИ-боты для FPS, MMO и стратегий

Глава 15. Античит-системы и методы детекции

Глава 16. Vision-Language Models и LLM-агенты в играх

Глава 17. Кейс-стади: реальные проекты и архитектуры

Глава 18. Инструменты, библиотеки и экосистема

Глава 19. Будущее ИИ-ботов в гейминге

Глава 20. Заключение и практические рекомендации

ГЛАВА 1. Введение в автоматизацию компьютерных игр

Автоматизация компьютерных игр — это область на стыке программирования, компьютерного зрения, машинного обучения и игровой разработки. Она включает создание программ (ботов), которые могут самостоятельно играть, выполнять рутинные задачи или помогать игроку.

Зачем нужна автоматизация?

• Обучение и исследования — игры служат отличной средой для тестирования алгоритмов ИИ (DeepMind AlphaGo, OpenAI Five, SIMA).

• Тестирование игр — автоматические агенты позволяют находить баги, проверять баланс и проводить регрессионное тестирование.

• Доступность — боты и ассистенты помогают игрокам с ограниченными возможностями.

• Развлечение и эксперименты — создание собственных ботов — популярный способ изучения компьютерного зрения и RL.

• Автоматизация рутины — в MMO и idle-играх боты снимают необходимость выполнять повторяющиеся действия (фарм, сбор ресурсов).

Основные подходы

Существует несколько фундаментальных подходов к созданию игровых ботов:

1. Скриптовые / макросы — запись и воспроизведение последовательностей действий (AutoHotkey, AutoIt, pyautogui).

2. Memory-based — чтение и изменение памяти процесса игры (требует reverse engineering).

3. Vision-based — анализ экрана с помощью компьютерного зрения (OpenCV, YOLO, нейросети).

4. API / SDK-based — использование официальных или неофициальных интерфейсов игры (python-sc2 для StarCraft II, Mineflayer для Minecraft).

5. Reinforcement Learning / End-to-end агенты — обучение агента напрямую на пикселях или состоянии игры.

В этой книге мы сосредоточимся прежде всего на vision-based и RL-подходах, а также на современных мультимодальных моделях (Vision-Language Models), которые позволяют агентам «видеть» и «понимать» игру почти как человек.

ГЛАВА 2. История ботов и игрового ИИ

История игрового ИИ начинается задолго до современных нейросетей. Уже в 1950-х годах появлялись программы для игры в шахматы и ним (Nim, OXO).

Ключевые вехи

• 1951–1952 — Christopher Strachey (Nim), Alexander Douglas (OXO) — одни из первых игровых программ с ИИ.

• 1970–80-е — аркадные игры (Space Invaders, Pac-Man). Призраки в Pac-Man имели индивидуальные паттерны поведения на основе конечных автоматов (FSM).

• 1990-е — расцвет FPS-ботов (Quake, Unreal Tournament). Появились framework'и вроде Omni-bot. Бот-турниры и BotPrize (Turing Test для игровых ботов).

• 2000–2010-е — массовый фарм-боты в MMO (World of Warcraft, Lineage). Развитие античитов (Warden, BattlEye, Easy Anti-Cheat).

• 2013–2016 — DeepMind: DQN на Atari, AlphaGo. OpenAI Gym. Появление ViZDoom.

• 2018–2019 — OpenAI Five (Dota 2), AlphaStar (StarCraft II) — агенты, побеждающие профессиональных игроков.

• 2024–2026 — SIMA (DeepMind), Vision-Language Models, LLM-агенты, которые понимают скриншоты и выполняют инструкции на естественном языке. Появление коммерческих agentic систем в играх.

Эволюция шла от жёстко прописанных правил (rule-based) к обучению с подкреплением и, наконец, к мультимодальным foundation-моделям, способным обобщать знания между играми.

ГЛАВА 3. Классификация ботов: типы и архитектуры

По способу получения информации

• Memory bots — читают память процесса (адреса HP, координат, состояния). Быстрые и точные, но легко детектируются античитами и требуют reverse engineering.

• Packet / Network bots — перехватывают и подделывают сетевые пакеты. Используются в основном в MMO.

• Vision bots — работают исключительно с пикселями экрана. Самый «человекоподобный» и устойчивый к античитам подход (при правильной реализации).

• Hybrid — комбинация методов.

По уровню интеллекта

• Clicker / Macro — простые последовательности кликов и нажатий.

• State-machine bots — конечные автоматы: «если вижу врага — атакую, если HP низкое — убегаю».

• Classical CV bots — template matching, цветовая сегментация, контуры + эвристики.

• Deep Learning bots — YOLO/детекторы объектов + классификаторы + планировщики.

• RL agents — обучаются end-to-end (PPO, DQN, A3C и т.д.).

• LLM / VLM agents — используют большие языковые и мультимодальные модели для принятия решений на основе скриншотов и текстовых инструкций.

ГЛАВА 4. Правовые, этические и социальные аспекты

Использование ботов почти всегда нарушает пользовательское соглашение (ToS) большинства онлайн-игр. Это может привести к бану аккаунта, а в некоторых юрисдикциях — к юридической ответственности (особенно при продаже ботов или использовании для мошенничества).

Этические вопросы

• Нарушение честной игры и опыта других игроков.

• Влияние на экономику виртуальных миров (инфляция, обесценивание труда).

• Потенциал для создания «ферм» и эксплуатации (gold farming).

• Положительные стороны: помощь людям с инвалидностью, тестирование, исследования ИИ.

В этой книге материалы представлены исключительно в образовательных и исследовательских целях. Автор не поощряет нарушение правил игр и использование ботов в конкурентных онлайн-режимах.

ГЛАВА 5. Основы компьютерного зрения для игр

Компьютерное зрение (Computer Vision) — это ключевой инструмент vision-based ботов. Игра для такого бота — это просто поток изображений (кадров), из которых нужно извлекать полезную информацию: положение врагов, HP, миникарту, текст, кнопки интерфейса.

Основные задачи CV в контексте игр

• Object Detection — найти объекты определённых классов и их bounding box'ы (враги, NPC, предметы, кнопки).

• Classification — определить, что находится на экране (меню, бой, смерть, определённая локация).

• Segmentation — пиксельная маска объектов (полезно для точного позиционирования).

• OCR — чтение текста (уровень, золото, сообщения чата, названия предметов).

• Tracking — отслеживание объектов между кадрами (для предсказания движения).

• Template Matching — поиск заранее известных шаблонов изображений.

Классический пайплайн: захват кадра → предобработка → детекция/классификация → принятие решения → симуляция ввода → повтор.

ГЛАВА 6. Захват экрана и предобработка изображений

Качество и скорость захвата экрана критически важны. Медленный захват убивает производительность бота, особенно в быстрых играх (FPS).

Популярные способы захвата

• mss (Python) — один из самых быстрых кросс-платформенных вариантов.

• PIL / Pillow ImageGrab — простой, но медленнее.

• dxcam (Windows) — очень быстрый захват через Desktop Duplication API.

• OpenCV VideoCapture — можно захватывать окно или весь экран (медленнее).

• Нативные API (BitBlt, DXGI) — максимальная производительность, но сложнее в использовании.

Предобработка

Типичные операции: изменение размера (resize), перевод в оттенки серого, размытие (GaussianBlur), пороговая обработка (threshold), морфологические операции, выделение областей интереса (ROI), нормализация цветов, работа в разных цветовых пространствах (HSV, LAB).

Пример минимального захвата с mss:

import mss

import numpy as np

import cv2

with mss.mss() as sct:

monitor = sct.monitors[1]

img = np.array(sct.grab(monitor))

frame = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR)

ГЛАВА 7. Распознавание объектов: от Template Matching до YOLO

Template Matching

Классический метод OpenCV (cv2.matchTemplate). Ищет точное или почти точное совпадение шаблона на изображении. Хорошо работает для статичных UI-элементов и объектов с неизменным внешним видом. Плохо — при изменении масштаба, поворота, освещения и динамических сценах.

Классические методы

Цветовая сегментация (HSV threshold), детекция контуров (findContours), каскады Хаара, HOG + SVM — всё ещё используются для простых задач и когда нужно максимальное быстродействие без GPU.

Deep Learning детекторы

• YOLO (v5–v12) — самый популярный выбор для игровых ботов. Реал-тайм, высокая точность, легко дообучается на своих данных.

• SSD, EfficientDet, RetinaNet — альтернативы.

• RT-DETR, RF-DETR и другие современные архитектуры.

Для обучения собственного детектора обычно собирают датасет скриншотов, размечают (LabelImg, CVAT, Roboflow), обучают модель (ultralytics YOLO) и экспортируют в ONNX / TensorRT для максимальной скорости инференса.

ГЛАВА 8. OCR и чтение игрового интерфейса

Многие решения бота зависят от числовых и текстовых данных: текущее HP, количество золота, таймеры, названия предметов, сообщения в чате.

Инструменты

• Tesseract OCR — классика, хорошо работает после правильной предобработки.

• EasyOCR, PaddleOCR — более современные и точные нейросетевые OCR.

• Специализированные модели — можно обучить маленький классификатор цифр под конкретный шрифт игры (часто надёжнее и быстрее общего OCR).

Практика: всегда вырезайте ROI с текстом, увеличивайте контраст, убирайте фон, при необходимости применяйте морфологию. Для цифр часто достаточно простого template matching по заранее вырезанным глифам.

ГЛАВА 9. Симуляция ввода: мышь, клавиатура, геймпад

После того как бот «увидел» ситуацию, ему нужно действовать. Симуляция ввода — критически важный и часто самый уязвимый для античита слой.

Библиотеки и методы

• pyautogui / pydirectinput — простые высокоуровневые обёртки.

• pynput — контроль и мониторинг ввода.

• Windows API (SendInput, mouse_event) — более низкий уровень.

• Виртуальные устройства / драйверы (Interception, HID) — выглядят для системы как настоящие устройства ввода.

• Arduino / hardware spoofing — физическая эмуляция мыши/клавиатуры.

Для «человечности» важно добавлять случайные задержки, кривые Безье для движения мыши, небольшие отклонения от идеальной точки прицеливания и вариативность в таймингах.

ГЛАВА 10. Простые боты на Python + OpenCV

Самый доступный стек для начинающих: Python + OpenCV + mss + pyautogui/pydirectinput. На нём можно собрать бота для казуальных, idle, puzzle и многих single-player игр.

Типичная архитектура простого бота

1. Захват кадра.

2. Определение текущего состояния (меню / бой / инвентарь) — по цвету, шаблону или маленькому классификатору.

3. Поиск целей (template matching или цвет).

4. Принятие решения (if-else или простой state machine).

5. Выполнение действия (клик, нажатие клавиши).

6. Небольшая пауза и повтор.

Такие боты отлично подходят для обучения: рыбалка в играх, сбор ресурсов, простые пазлы, автобой в turn-based играх. Многие open-source проекты (боты для Tetris, fishing bots, clicker-боты) построены именно по этой схеме.

ГЛАВА 11. Машинное обучение и нейронные сети в ботах

Когда эвристик и template matching становится недостаточно (динамика, разнообразие объектов, сложные сцены), на помощь приходит глубокое обучение.

Основные применения

• Детекция врагов и объектов (YOLO, RT-DETR).

• Классификация состояния экрана / фазы боя.

• Сегментация (для точного понимания сцены).

• Предсказание траекторий (для aimbot'ов и упреждения).

• Обучение политик поведения (имитационное обучение, behavioral cloning).

Behavioral Cloning — важный подход: записываете, как играете сами (скриншоты + действия), обучаете сеть предсказывать действия по изображению. Это позволяет создавать ботов, которые играют «в вашем стиле».

ГЛАВА 12. Reinforcement Learning для игровых агентов

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) — это парадигма, в которой агент учится максимизировать награду, взаимодействуя со средой. Игры — идеальная среда для RL.

Ключевые алгоритмы

• DQN (и улучшения: Double DQN, Dueling, Rainbow) — value-based.

• PPO (Proximal Policy Optimization) — один из самых стабильных и популярных policy-gradient методов.

• A3C / A2C — асинхронные actor-critic.

• SAC, TD3 — для непрерывных пространств действий.

• AlphaZero / MuZero — планирование + обучение (для игр с perfect information).

Основные сложности: sample efficiency (нужно очень много кадров), reward shaping, частичная наблюдаемость (partial observability), исследование (exploration) и перенос знаний между задачами.

ГЛАВА 13. Платформы и фреймворки (ViZDoom, ML-Agents, Gym)

Для исследований и обучения RL-агентов существуют специализированные среды:

• OpenAI Gym / Gymnasium — стандартный интерфейс сред.

• ViZDoom — Doom как среда для RL с визуальными наблюдениями.

• Unity ML-Agents — мощный toolkit для обучения агентов внутри Unity.

• DeepMind Lab, Procgen, MineRL, NetHack Learning Environment — другие популярные бенчмарки.

• Stable-Baselines3, RLlib, CleanRL, Sample Factory — библиотеки алгоритмов RL.

• python-sc2, pysc2 — для StarCraft II.

Для реальных коммерческих игр чаще используют собственный захват экрана + свой обучающий пайплайн, либо imitation learning на записях игроков.

ГЛАВА 14. ИИ-боты для FPS, MMO и стратегий

FPS

Типичная архитектура: YOLO-детектор врагов → Kalman filter / трекер → расчёт упреждения → плавное наведение мыши → стрельба. Дополнительно — навигация (иногда отдельная RL-политика) и использование способностей. Примеры open-source: различные YOLO-aim проекты, BOTTI и подобные.

MMO / RPG

Больше внимания к state machine, распознаванию UI, pathfinding по миникарте, обработке инвентаря и квестов. Часто используют комбинацию CV + скриптов + (опционально) imitation learning. Примеры: боты для Genshin Impact, New World, различные MAA-подобные ассистенты.

Стратегии и RTS

Здесь сильны API-подходы (StarCraft II) и классические методы планирования + микроконтроль. AlphaStar показал, что RL способен достигать гроссмейстерского уровня.

ГЛАВА 15. Античит-системы и методы детекции

Современные античиты (BattlEye, Easy Anti-Cheat, Vanguard, VAC, Ricochet и др.) используют множество сигналов:

• Сигнатуры известных читов и инжектов.

• Поведенческий анализ (слишком идеальное прицеливание, неестественные траектории, реакции быстрее человеческих).

• Проверка целостности памяти и модулей.

• Драйверный и kernel-level мониторинг.

• Статистический анализ и machine learning на стороне сервера.

Vision-based боты без инжекта в процесс теоретически безопаснее memory-ботов, но всё равно могут быть выявлены по поведению. Поэтому для исследовательских целей рекомендуется работать только в offline / single-player / собственных средах.

ГЛАВА 16. Vision-Language Models и LLM-агенты в играх

С 2023–2026 годов произошёл качественный скачок: мультимодальные модели (GPT-4o, Claude, Gemini, LLaVA, Qwen-VL, DeepSeek-VL и др.) умеют принимать скриншот и отвечать на вопросы о происходящем, а также предлагать действия.

Архитектуры агентов

• Прямой VLM-агент — каждый кадр (или раз в N секунд) отправляется в модель вместе с инструкцией «что делать».

• Гибридная архитектура — дешёвые локальные методы (пиксели, OCR, state machine) обрабатывают 95–98 % ситуаций, а LLM вызывается только для сложных решений (стратегия, диалоги, неожиданные события).

• SIMA-подобные агенты — обучаются выполнять инструкции на естественном языке в разных 3D-мирах.

Такой подход значительно снижает стоимость (можно уложиться в центы в час) и повышает надёжность по сравнению с pure-LLM решениями.

ГЛАВА 17. Кейс-стади: реальные проекты и архитектуры

• YOLO + aim-системы — множество open-source проектов для FPS с real-time детекцией и наведением.

• MAA Assistant (Arknights) и аналогичные мобильные ассистенты — зрелые vision + script системы с огромным сообществом.

• Mineflayer — высокоуровневый API для Minecraft-ботов.

• BOT-MMORPG-AI и подобные — imitation learning + computer vision для MMO.

• Peek-a-bot — обучение RL-агентов только по зрению внутри Unreal Engine 5.

• DeepMind SIMA — generalist agent, способный следовать инструкциям в разных 3D-играх.

• GamingAgent / LMGame — агенты на базе LLM для grid-based и platformer игр.

ГЛАВА 18. Инструменты, библиотеки и экосистема

Компьютерное зрение и ML

OpenCV, ultralytics (YOLO), torchvision, timm, ONNX Runtime, TensorRT, OpenVINO, EasyOCR / PaddleOCR, supervision.

Захват и ввод

mss, dxcam, pyautogui, pydirectinput, pynput, keyboard, mouse.

RL и агенты

Gymnasium, Stable-Baselines3, CleanRL, RLlib, PettingZoo, Unity ML-Agents, ViZDoom.

Вспомогательные

NumPy, PyTorch / TensorFlow, Roboflow, Label Studio, Weights & Biases, Hydra / OmegaConf.

ГЛАВА 19. Будущее ИИ-ботов в гейминге

Тренды ближайших лет:

• Переход от узкоспециализированных ботов к generalist-агентам, способным играть в новые игры с минимальной адаптацией.

• Интеграция agentic AI прямо в игры разработчиками (умные NPC, динамические компаньоны, procedural storytelling).

• Улучшение sample efficiency и обучение в реальном времени.

• Более жёсткая гонка античитов против всё более человекоподобных агентов.

• Использование игровых агентов как тестовых стендов для embodied AI и робототехники.

• Этические и регуляторные рамки вокруг автономных агентов в онлайн-мирах.

ГЛАВА 20. Заключение и практические рекомендации

Создание игровых ботов и ИИ-агентов — одна из самых увлекательных и practical-областей применения компьютерного зрения и reinforcement learning. Она даёт быстрый feedback и наглядные результаты.

Рекомендации начинающим

1. Начните с простой single-player или offline игры и классического OpenCV + template matching.

2. Освойте захват экрана, ROI, базовую предобработку и симуляцию ввода.

3. Переходите к YOLO: соберите небольшой датасет, обучите детектор, измерьте FPS.

4. Изучите state machines и простую логику принятия решений.

5. Только после этого углубляйтесь в RL и мультимодальные модели.

6. Всегда работайте в этических рамках: offline, собственные проекты, research-only.

Игры остаются одной из лучших песочниц для развития технологий искусственного интеллекта. Понимая, как устроены боты и агенты, вы лучше понимаете и ограничения, и возможности современных систем ИИ.

— -------------------------------------------------------------------------------

Книга подготовлена в образовательных целях. Используйте знания ответственно.

— -------------------------------------------------------------------------------

ГЛАВА 3. Классификация ботов: типы и архитектуры

Чтобы ориентироваться в разнообразии решений, полезна чёткая таксономия. Ботов классифицируют по нескольким независимым осям.

3.1. По источнику информации о состоянии игры

Memory-based боты читают оперативную память процесса. Получают точные HP, координаты, ID объектов. Используют ReadProcessMemory и reverse engineering (Cheat Engine, сигнатуры). Плюсы — скорость и точность. Минусы — хрупкость после патчей, высокая детектируемость, этические риски.

Packet-based боты перехватывают трафик клиент–сервер. В современных играх трафик шифрован и протоколы обфусцированы, поэтому метод усложнился.

Vision-based боты используют только изображение экрана. Это наиболее человекоподобный подход: не вмешивается в процесс, лучше переживает обновления (меняется внешний вид, а не внутренние структуры), сложнее детектируется по факту вмешательства. Требует больше вычислений на perception.

Hybrid комбинирует источники. Audio и multimodal дополняют vision редко, но полезны для событий по звуку.

3.2. По уровню интеллекта

Clicker/Macro — жёсткая последовательность без адаптации.

Rule-based и State-machine — «если HP < 30% — зелье», режимы поведения.

Classical CV — template matching, цвет, контуры + эвристики.

Deep Learning perception + rules — YOLO/классификатор понимает сцену, дальше логика.

Imitation Learning — сеть копирует действия человека; хорош стиль, слабое обобщение, compounding errors.

RL agents — обучение политики наградой; дорого и мощно.

LLM/VLM agents — модель рассуждает по скриншоту/описанию; универсально, пока дорого и медленно, почти всегда в гибриде.

3.3. По автономности

Полностью автономные; полуавтоматические ассистенты; оверлеи-подсказки; тестовые инструменты под CI.

3.4. Типичные архитектуры

«Детектор → правила»: кадр → YOLO → объекты → if-else/SM → ввод. Просто, надёжно, отлично для FPS aim и многих MMO-задач.

«Состояние экрана → сценарий»: сначала режим (меню/бой/инвентарь), затем обработчик. Удобно для UI-heavy игр.

Иерархические агенты: high-level выбирает задачу, low-level исполняет.

Модульные с символическим слоем: CV/OCR → описание мира → любой планировщик (вплоть до LLM).

3.5. Как выбирать

Стабилен ли визуал? Нужна ли реакция < 50–100 мс? Есть ли API? Критична ли детектируемость? Можно ли собрать датасет? Нужно ли обобщение или закрытый набор сценариев? Для большинства практических задач 2020-х оптимальна гибридная схема: быстрое локальное восприятие + лёгкая логика + редкие вызовы умных моделей.

ГЛАВА 4. Правовые, этические и социальные аспекты

Почти все онлайн-игры запрещают ботов в ToS. Нарушение ведёт к бану аккаунта, HWID-бану, иногда к претензиям при продаже ботов или RMT. Даже чистый vision-бот, как правило, запрещён правилами.

Законодательство зависит от страны. Написание программы анализа экрана само по себе обычно не преступление; распространение коммерческих ботов для обхода защиты и массовый RMT — уже серая или чёрная зона.

Этические проблемы: разрушение честной игры в PvP; инфляция виртуальных экономик; фарм-фермы и эксплуатация. Положительная сторона тех же технологий: ассистенты доступности, автоматизированное тестирование, научные исследования, обучение студентов CV и RL.

Принципы: использовать методы только в single-player, offline, собственных или research-средах; не мешать другим игрокам; не распространять готовые обходы античита; при публикации подчёркивать образовательный контекст. Техническая возможность не равна этическому праву.

ГЛАВА 5. Основы компьютерного зрения для игр

Компьютерное зрение — основной способ vision-бота понять экран. Преимущества: не нужно лезть в память; бот видит то же, что игрок; подходит для любой игры с GUI. Цена — освещение, перекрытия, разрешения, эффекты, антиалиасинг.

Задачи: object detection (враги, NPC, предметы, кнопки); classification (меню/бой/смерть); segmentation; tracking; OCR; template matching; иногда pose estimation.

Пайплайн: захват → предобработка → ROI → perception → постобработка → символическое состояние → решение.

Игровые кадры: высокая контрастность, плотный UI, частицы, вспышки, разные aspect ratio и DPI. Разрыв perception→decision закрывают слоем интерпретации и памятью о недавних событиях. Метрики: precision/recall, mAP, IoU, FPS, latency, устойчивость к смене условий.

Зрение избыточно при хорошем API, недостаточно при необходимости скрытой информации, проблематично при сверхжёсткой latency на слабом железе.

ГЛАВА 6. Захват экрана и предобработка изображений

Требования к захвату: высокий FPS (30–60+), низкая latency, захват окна/ROI, multi-monitor и DPI, малая нагрузка.

Windows: BitBlt (просто/медленно), Desktop Duplication API (быстро), mss (удобный кросс-платформенный), dxcam (высокая производительность), PIL (просто/медленно).

Пример:

import mss, numpy as np, cv2

with mss.mss() as sct:

mon = sct.monitors[1]

img = np.array(sct.grab(mon))

frame = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR)

Окно: HWND → client rect с DPI → region. Exclusive fullscreen часто хуже windowed/borderless.

Предобработка: resize, BGR/RGB/HSV/gray, ROI, blur, CLAHE, threshold, morphology, inRange. Оптимизация: не захватывать лишнее; тяжёлую обработку не каждый кадр; GPU для сетей; профилировать. Проблемы: чёрный экран, смещение координат, низкий FPS — решаются выбором API и DPI-awareness.

Стартовый стек: Python, mss или dxcam, OpenCV, numpy.

ГЛАВА 7. Распознавание объектов: от Template Matching до YOLO

Template Matching (matchTemplate) — для статичного UI и иконок; плох при смене масштаба и сильных эффектах. Цвет + контуры (HSV, inRange, findContours) — быстрый без обучения. Haar/HOG устарели для большинства игровых задач.

YOLO (v5–v12) — практический стандарт: скорость, точность, ultralytics, экспорт в TensorRT/ONNX. Альтернативы: RT-DETR, EfficientDet.

Обучение: сбор кадров → разметка (LabelImg, CVAT, Roboflow) → аугментации → fine-tune → оценка на видео → экспорт → встройка. Постобработка: NMS, confidence, размер, трекинг (ByteTrack, Kalman), стабильные ID. Комбинируйте YOLO для динамики и template/цвет для UI. Ошибки: однообразные данные, игнор разрешений, плохие пороги, нет трекинга.

ГЛАВА 8. OCR и чтение игрового интерфейса

OCR нужен для HP, таймеров, золота, названий, квестов. Движки: Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR; для цифр шрифта игры часто лучше свой классификатор или template глифов.

Предобработка: плотный ROI, upscale, gray, контраст, бинаризация, морфология. Числа: whitelist, резка цифр, длина полоски HP. Декоративные шрифты ломают общий OCR — нужен свой датасет. Вызывайте редко, кэшируйте, фильтруйте медианой, имейте fallback.

ГЛАВА 9. Симуляция ввода: мышь, клавиатура, геймпад

Уровни эмуляции: pyautogui/pydirectinput/pynput → WinAPI → виртуальные HID/драйверы → Arduino. Ниже уровень — натуральнее для ОС, сложнее и рискованнее.

Мышь: абсолютные/относительные координаты, Безье и шум, ускорение, задержки, калибровка под sens и raw input. Клавиатура: press/release, удержание, тайминги. Геймпад: vgamepad.

Человечность: не идеальные прямые, не мгновенные 180°, не сверхреакция, не нулевые промахи. Аварийный стоп, логирование, абстракция InputController.

ГЛАВА 10. Простые боты на Python + OpenCV

Стек: Python + OpenCV + mss + pydirectinput. Каркас: capture → vision → decisions → input. Состояние экрана: хеши ROI, template UI, цвет, лёгкий классификатор.

Примеры: сбор ресурсов; рыбалка. State machine прозрачен и отлаживаем. Отладка: overlay боксов, логи, dry-run. Усложняйте до YOLO/RL/LLM, когда классика упирается в потолок.

ГЛАВА 11. Машинное обучение и нейронные сети в ботах

ML: детекция, классификация, сегментация, OCR, траектории, behavioral cloning, RL. Behavioral cloning прост в данных, страдает compounding errors.

Практика: YOLO nano/small, 300–2000 кадров, fine-tune, TensorRT. Данные важнее архитектуры. Инференс: лёгкие модели, FP16/INT8, раздельные потоки. Не решайте нейросетью то, что закрывается OpenCV.

ГЛАВА 12. Reinforcement Learning для игровых агентов

RL: state, action, reward, policy, value, episode. DQN-семейство; PPO/A2C/SAC; model-based (MuZero). PPO — практический стандарт.

Сложности: огромные пространства, sparse rewards, partial observability. Нужны reward shaping, curriculum, иерархия; опасен reward hacking. Среды: Gymnasium, ViZDoom, ML-Agents, pysc2. Старт с SB3 на простых средах. RL оправдан при огромном пространстве решений и отсутствии хороших демонстраций.

ГЛАВА 13. Платформы и фреймворки (ViZDoom, ML-Agents, Gym)

Gymnasium — единый API сред. ViZDoom — быстрый FPS-полигон. ML-Agents — Unity, curriculum, imitation, self-play. StarCraft (pysc2) — макро/микро, туман войны. Библиотеки: SB3, CleanRL, RLlib, Sample Factory. Путь: Gym → Atari → ViZDoom → ML-Agents → свои обёртки.

ГЛАВА 14. ИИ-боты для FPS, MMO и стратегий

FPS: YOLO → трекер → lead → сглаженное наведение → отдача; критична latency. MMO: UI, SM/BT, маршруты, инвентарь, recovery; perception = CV + OCR; high-level — LLM. MOBA — очень сложно. RTS — API предпочтительнее vision. Sandbox — иерархия и LLM. Принципы: частота решений, разделение слоёв, recovery, телеметрия, перехват человеком.

ГЛАВА 15. Античит-системы и методы детекции

Античиты: клиентские (BE, EAC, Vanguard), серверные (статистика, ML), гибриды. Детектируют сигнатуры, память, DLL, хуки, невозможные действия, аномалии поведения, injected input. Vision без инжекта невидим для memory-проверок, уязвим к behavioral. Исследователям — только offline/research.

ГЛАВА 16. Vision-Language Models и LLM-агенты в играх

VLM: изображение + текст → текст (описание, план, команды). Прямой агент универсален, но дорог. Гибрид: локально 95–98 %, LLM при застревании и планировании. Память, инструменты, ReAct. SIMA — generalist по инструкциям. Жёсткий формат ответа, лимит частоты, логи, YOLO для координат.

ГЛАВА 17. Кейс-стади: реальные проекты и архитектуры

Кейсы: OpenCV fishing; YOLO-aim; MAA-ассистенты; Mineflayer (API-first); Peek-a-bot (RL in UE5); SIMA; гибридный LLM-RPG. Уроки: узкое — надёжно; общее — дорого; гибриды выигрывают; важна поддержка после патчей.

ГЛАВА 18. Инструменты, библиотеки и экосистема

Стек: Python; OpenCV, ultralytics, ONNX/TensorRT, EasyOCR; mss/dxcam, pydirectinput; PyTorch, Gymnasium, SB3; Roboflow, CVAT. Минимум: mss+OpenCV+pydirectinput+ultralytics. Для продакшена — TensorRT, трекер, конфиги, логи.

ГЛАВА 19. Будущее ИИ-ботов в гейминге

Тренды: generalist-агенты; agentic AI в геймдизайне; sample efficiency; связь с робототехникой; ужесточение античитов; этика и регуляция. Практика: крепкий perception, мультимодальность, модульность, этика.

ГЛАВА 20. Заключение и практические рекомендации

Итоги: vision универсален; гибриды практичнее end-to-end; данные и инженерия важнее хайпа; этика обязательна. Дорожная карта: OpenCV → SM → YOLO → Gym/PPO → LLM-гибриды. Не начинайте с онлайн-шутера; логируйте; работайте offline. Игры — лучшая песочница для ИИ при ответственном подходе.

ПРИЛОЖЕНИЕ A. Примеры кода и шаблоны проектирования

A.1. Каркас главного цикла бота

while running:

frame = capture.get_frame()

if frame is None:

continue

state = vision.analyze(frame)

actions = decisions.decide(state)

input_ctrl.execute(actions)

logger.tick(state, actions)

if emergency_stop_pressed():

break

A.2. Рекомендации по структуре проекта

bot/

main.py

capture.py

vision/

detector.py

ocr.py

state.py

decisions/

state_machine.py

policies.py

input_controller.py

config.yaml

templates/

weights/

logs/

A.3. Чек-лист перед запуском на реальной игре

• Dry-run vision без ввода

• Совпадение координат клика с картинкой

• Аварийный стоп работает

• Окно игры в ожидаемом режиме (windowed/borderless)

• Логи пишутся

• Нет работы на свёрнутом окне без явного флага

ПРИЛОЖЕНИЕ B. Глоссарий ключевых терминов

Agent, Behavioral cloning, Bounding box, Curriculum learning, DPI awareness,

End-to-end, Gymnasium, IoU, Latency, mAP, NMS, OCR, Partial observability,

Policy, Reward shaping, ROI, State machine, Template matching, VLM, YOLO,

PPO, DQN, TensorRT, ONNX, ByteTrack, Kalman filter, ReAct, SIMA.

ПРИЛОЖЕНИЕ C. Рекомендуемые ресурсы

Документация: OpenCV, ultralytics YOLO, Gymnasium, Stable-Baselines3, ViZDoom,

Unity ML-Agents, mss, dxcam.

Книги: Sutton & Barto — Reinforcement Learning: An Introduction.

Статьи: DQN, AlphaGo, AlphaStar, OpenAI Five, SIMA (DeepMind).

Принцип: изучать открытый код критически и применять только в этических рамках.

КОНЕЦ КНИГИ

Книга подготовлена в образовательных и исследовательских целях.

Используйте знания ответственно. Не применяйте описанные методы

для нарушения правил онлайн-игр и создания нечестного преимущества.

РАСШИРЕННЫЕ ПРАКТИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ И УГЛУБЛЁННЫЕ РАЗДЕЛЫ

— -----------------------------------------------------------

Углубление: проектирование state machine

— -----------------------------------------------------------

Конечный автомат остаётся одним из самых надёжных способов организации поведения бота. Состояния должны быть взаимоисклюкающими и покрывать все разумные режимы: инициализация, ожидание, поиск цели, сближение, взаимодействие, бой, отступление, восстановление, обработка смерти, возврат к маршруту, авария.

Переходы задаются предикатами над состоянием мира (то, что вернул perception). Избегайте «скрытого состояния» в глобальных переменных — всё, от чего зависит переход, должно быть явно в state object. Для отладки логируйте каждую смену состояния с timestamp и причиной перехода. При росте сложности рассмотрите hierarchical state machines или behaviour trees.

— -----------------------------------------------------------

Углубление: сбор и разметка датасета для YOLO

— -----------------------------------------------------------

Качество детекции на 80 % определяется данными. Снимайте геймплей в разных локациях, при разном освещении и погоде, с разными эффектами. Включайте частично перекрытые объекты, крайние ракурсы, моменты вспышек. Размечайте аккуратно: бокс должен плотно охватывать объект, класс — быть согласованным. Используйте active learning: прогоняйте текущую модель по новым видео и доразмечайте кадры с низкой уверенностью или ошибками. Балансируйте классы. Документируйте версию игры и настроек графики, на которых собран датасет.

— -----------------------------------------------------------

Углубление: снижение latency пайплайна

— -----------------------------------------------------------

В динамичных жанрах задержка от появления врага до движения мыши критична. Профилируйте каждый этап: захват, copy на GPU, инференс, трекинг, расчёт движения, отправка ввода. Часто узкое место — не модель, а лишние конвертации цветов или захват всего стола вместо окна. Используйте FP16/INT8, TensorRT, фиксированный input size, асинхронность. Детекцию можно делать не на каждом кадре, опираясь на трекер между запусками.

— -----------------------------------------------------------

Углубление: reward shaping без reward hacking

— -----------------------------------------------------------

Промежуточные награды ускоряют обучение, но агент начинает оптимизировать прокси. Если награждать за урон, агент может «фармить» слабых врагов вместо цели эпизода. Если штрафовать смерть слишком сильно — станет трусливым. Проверяйте выученную политику визуально и по вторичным метрикам (успех задачи, время, разнообразие поведения). Curriculum и иерархия часто безопаснее сложных ручных формул награды.

— -----------------------------------------------------------

Углубление: гибрид LLM + классический CV

— -----------------------------------------------------------

Паттерн: perception всегда локальный и быстрый. LLM получает структурированное описание (список объектов, OCR-поля, текущее SM-состояние, последние события) плюс редкий скриншот. Ответ — строгий JSON с командой или планом. Парсер отвергает любой неразбираемый вывод. LLM вызывается по триггерам: застревание, новый квест, неизвестный UI, конец эпизода. Так сохраняются скорость, стоимость и предсказуемость.

— -----------------------------------------------------------

Глубокий разбор: vision-aim в FPS

— -----------------------------------------------------------

Полный конвейер: захват с минимальной latency → YOLO (nano/small + TensorRT) → NMS → ассоциация с треками → оценка скорости цели (Kalman или конечно-разностная) → расчёт точки упреждения с учётом скорости пули и расстояния → перевод в дельту мыши через чувствительность и raw input → движение по сглаженной траектории → выстрел с учётом разброса и режима огня → компенсация отдачи по пресету оружия. Каждый блок тестируйте отдельно. Человечность: распределение времени реакции, шум траектории, редкие «промахи», запрет на мгновенные развороты. Никогда не используйте такой пайплайн в рейтинговых онлайн-режимах.

— -----------------------------------------------------------

Глубокий разбор: фарм-бот MMO на vision

— -----------------------------------------------------------

Модули: навигация по точкам/миникарте; бой (агро, ротация способностей, зелья); лут; инвентарь и продажа; квестовые маркеры; обработка смерти и возврат; анти-AFK (редкие осмысленные действия). Perception: детектор мобов/NPC, цвет/template для маркеров, OCR для HP и количества предметов. SM или behaviour tree связывает модули. Логируйте причины простоев — обычно это ложные срабатывания UI или застревание в геометрии.

— -----------------------------------------------------------

Глубокий разбор: обучение PPO в ViZDoom

— -----------------------------------------------------------

Обёртка среды в Gymnasium, выбор observation (пиксели vs game variables), frame skip, reward shaping под сценарий (навигация, сражение). Stable-Baselines3 PPO: n_steps, batch_size, learning_rate, ent_coef, gamma. Смотрите кривые reward и episode length. Усложняйте сценарий curriculum-ом. Перенос в реальный шутер прямым копированием весов почти никогда не работает; переносятся идеи архитектуры и shaping.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

В: С чего начать, если я умею только базовый Python?

О: Установите OpenCV и mss. Сделайте скрипт, который показывает FPS захвата. Затем template matching по кнопке в любой single-player игре и клик через pydirectinput. Это уже бот.

В: Нужна ли видеокарта?

О: Для классического OpenCV — нет. Для YOLO в реальном времени желательна NVIDIA с CUDA/TensorRT. Для обучения детектора GPU сильно ускоряет процесс.

В: Можно ли полностью обойтись без нейросетей?

О: Да, для многих задач UI, цветов и стабильных объектов. Нейросети нужны при сильной вариативности внешнего вида и сложных сценах.

В: Как не получить бан?

О: Не запускайте ботов в онлайн-играх с античитом и ToS-запретом. Работайте в single-player, offline, собственных или research-средах.

В: Чем LLM лучше state machine?

О: Гибкостью в нестандартных ситуациях и способностью понимать текст/контекст. Хуже скоростью, стоимостью и предсказуемостью. Используйте вместе.

В: Сколько данных нужно для YOLO под одну игру?

О: Часто достаточно 300–1500 хорошо размеченных кадров при сильном предобучении и аугментациях, если домен узкий. Для сложных сцен — больше.

В: Что читать дальше?

О: Документацию ultralytics и Gymnasium; Sutton & Barto; блоги и статьи DeepMind по игровым агентам; исходники аккуратных open-source ассистентов.

— -------------------------------------------------------------------------------

Справочный блок: типичные параметры и рекомендации

— -------------------------------------------------------------------------------

• Целевой FPS perception в спокойных играх: 10–20; в FPS: 30–60+.

• Confidence YOLO: начинайте с 0.35–0.5 и подстраивайте.

• IoU NMS: 0.45–0.6 типичный диапазон.

• Задержка реакции «человечная»: не ниже ~0.15–0.2 с на визуальный стимул в среднем.

• Размер ROI: минимально достаточный; меньше ROI — быстрее и меньше false positives.

• Логи храните хотя бы несколько часов работы для разбора сбоев.

• Версионируйте веса моделей и конфиги вместе.

• Перед обновлением игры сохраняйте старые шаблоны и датасеты.

• Тестируйте на том же разрешении и настройках графики, на которых собирали данные.

• Имейте profile на игру: пути, ROI, hotkeys, sens, пороги.

Дополнение: при работе с несколькими мониторами всегда явно указывайте monitor index и проверяйте координаты клика на целевом дисплее.

Дополнение: для отладки OCR сохраняйте предобработанные ROI на диск — так легче понять, почему движок ошибся.

Дополнение: при imitation learning перемешивайте демонстрации разных сессий и игроков, если стиль должен быть общим, а не копией одного человека.

— -------------------------------------------------------------------------------

Справочный блок: типичные параметры и рекомендации

— -------------------------------------------------------------------------------

• Целевой FPS perception в спокойных играх: 10–20; в FPS: 30–60+.

• Confidence YOLO: начинайте с 0.35–0.5 и подстраивайте.

• IoU NMS: 0.45–0.6 типичный диапазон.

• Задержка реакции «человечная»: не ниже ~0.15–0.2 с на визуальный стимул в среднем.

• Размер ROI: минимально достаточный; меньше ROI — быстрее и меньше false positives.

• Логи храните хотя бы несколько часов работы для разбора сбоев.

• Версионируйте веса моделей и конфиги вместе.

• Перед обновлением игры сохраняйте старые шаблоны и датасеты.

• Тестируйте на том же разрешении и настройках графики, на которых собирали данные.

• Имейте profile на игру: пути, ROI, hotkeys, sens, пороги.

Дополнение: при работе с несколькими мониторами всегда явно указывайте monitor index и проверяйте координаты клика на целевом дисплее.

Дополнение: для отладки OCR сохраняйте предобработанные ROI на диск — так легче понять, почему движок ошибся.

Дополнение: при imitation learning перемешивайте демонстрации разных сессий и игроков, если стиль должен быть общим, а не копией одного человека.

— -------------------------------------------------------------------------------

Справочный блок: типичные параметры и рекомендации

— -------------------------------------------------------------------------------

• Целевой FPS perception в спокойных играх: 10–20; в FPS: 30–60+.

• Confidence YOLO: начинайте с 0.35–0.5 и подстраивайте.

• IoU NMS: 0.45–0.6 типичный диапазон.

• Задержка реакции «человечная»: не ниже ~0.15–0.2 с на визуальный стимул в среднем.

• Размер ROI: минимально достаточный; меньше ROI — быстрее и меньше false positives.

• Логи храните хотя бы несколько часов работы для разбора сбоев.

• Версионируйте веса моделей и конфиги вместе.

• Перед обновлением игры сохраняйте старые шаблоны и датасеты.

• Тестируйте на том же разрешении и настройках графики, на которых собирали данные.

• Имейте profile на игру: пути, ROI, hotkeys, sens, пороги.

Дополнение: при работе с несколькими мониторами всегда явно указывайте monitor index и проверяйте координаты клика на целевом дисплее.

Дополнение: для отладки OCR сохраняйте предобработанные ROI на диск — так легче понять, почему движок ошибся.

Дополнение: при imitation learning перемешивайте демонстрации разных сессий и игроков, если стиль должен быть общим, а не копией одного человека.

— -------------------------------------------------------------------------------

Справочный блок: типичные параметры и рекомендации

— -------------------------------------------------------------------------------

• Целевой FPS perception в спокойных играх: 10–20; в FPS: 30–60+.

• Confidence YOLO: начинайте с 0.35–0.5 и подстраивайте.

• IoU NMS: 0.45–0.6 типичный диапазон.

• Задержка реакции «человечная»: не ниже ~0.15–0.2 с на визуальный стимул в среднем.

• Размер ROI: минимально достаточный; меньше ROI — быстрее и меньше false positives.

• Логи храните хотя бы несколько часов работы для разбора сбоев.

• Версионируйте веса моделей и конфиги вместе.

• Перед обновлением игры сохраняйте старые шаблоны и датасеты.

• Тестируйте на том же разрешении и настройках графики, на которых собирали данные.

• Имейте profile на игру: пути, ROI, hotkeys, sens, пороги.

Дополнение: при работе с несколькими мониторами всегда явно указывайте monitor index и проверяйте координаты клика на целевом дисплее.

Дополнение: для отладки OCR сохраняйте предобработанные ROI на диск — так легче понять, почему движок ошибся.

Дополнение: при imitation learning перемешивайте демонстрации разных сессий и игроков, если стиль должен быть общим, а не копией одного человека.

— -------------------------------------------------------------------------------

Справочный блок: типичные параметры и рекомендации

— -------------------------------------------------------------------------------

• Целевой FPS perception в спокойных играх: 10–20; в FPS: 30–60+.

• Confidence YOLO: начинайте с 0.35–0.5 и подстраивайте.

• IoU NMS: 0.45–0.6 типичный диапазон.

• Задержка реакции «человечная»: не ниже ~0.15–0.2 с на визуальный стимул в среднем.

• Размер ROI: минимально достаточный; меньше ROI — быстрее и меньше false positives.

• Логи храните хотя бы несколько часов работы для разбора сбоев.

• Версионируйте веса моделей и конфиги вместе.

• Перед обновлением игры сохраняйте старые шаблоны и датасеты.

• Тестируйте на том же разрешении и настройках графики, на которых собирали данные.

• Имейте profile на игру: пути, ROI, hotkeys, sens, пороги.

Дополнение: при работе с несколькими мониторами всегда явно указывайте monitor index и проверяйте координаты клика на целевом дисплее.

Дополнение: для отладки OCR сохраняйте предобработанные ROI на диск — так легче понять, почему движок ошибся.

Дополнение: при imitation learning перемешивайте демонстрации разных сессий и игроков, если стиль должен быть общим, а не копией одного человека.

— -------------------------------------------------------------------------------

Справочный блок: типичные параметры и рекомендации

— -------------------------------------------------------------------------------

• Целевой FPS perception в спокойных играх: 10–20; в FPS: 30–60+.

• Confidence YOLO: начинайте с 0.35–0.5 и подстраивайте.

• IoU NMS: 0.45–0.6 типичный диапазон.

• Задержка реакции «человечная»: не ниже ~0.15–0.2 с на визуальный стимул в среднем.

• Размер ROI: минимально достаточный; меньше ROI — быстрее и меньше false positives.

• Логи храните хотя бы несколько часов работы для разбора сбоев.

• Версионируйте веса моделей и конфиги вместе.

• Перед обновлением игры сохраняйте старые шаблоны и датасеты.

• Тестируйте на том же разрешении и настройках графики, на которых собирали данные.

• Имейте profile на игру: пути, ROI, hotkeys, sens, пороги.

Дополнение: при работе с несколькими мониторами всегда явно указывайте monitor index и проверяйте координаты клика на целевом дисплее.

Дополнение: для отладки OCR сохраняйте предобработанные ROI на диск — так легче понять, почему движок ошибся.

Дополнение: при imitation learning перемешивайте демонстрации разных сессий и игроков, если стиль должен быть общим, а не копией одного человека.

— -------------------------------------------------------------------------------

Справочный блок: типичные параметры и рекомендации

— -------------------------------------------------------------------------------

• Целевой FPS perception в спокойных играх: 10–20; в FPS: 30–60+.

• Confidence YOLO: начинайте с 0.35–0.5 и подстраивайте.

• IoU NMS: 0.45–0.6 типичный диапазон.

• Задержка реакции «человечная»: не ниже ~0.15–0.2 с на визуальный стимул в среднем.

• Размер ROI: минимально достаточный; меньше ROI — быстрее и меньше false positives.

• Логи храните хотя бы несколько часов работы для разбора сбоев.

• Версионируйте веса моделей и конфиги вместе.

• Перед обновлением игры сохраняйте старые шаблоны и датасеты.

• Тестируйте на том же разрешении и настройках графики, на которых собирали данные.

• Имейте profile на игру: пути, ROI, hotkeys, sens, пороги.

Дополнение: при работе с несколькими мониторами всегда явно указывайте monitor index и проверяйте координаты клика на целевом дисплее.

Дополнение: для отладки OCR сохраняйте предобработанные ROI на диск — так легче понять, почему движок ошибся.

Дополнение: при imitation learning перемешивайте демонстрации разных сессий и игроков, если стиль должен быть общим, а не копией одного человека.

— -------------------------------------------------------------------------------

Справочный блок: типичные параметры и рекомендации

— -------------------------------------------------------------------------------

• Целевой FPS perception в спокойных играх: 10–20; в FPS: 30–60+.

• Confidence YOLO: начинайте с 0.35–0.5 и подстраивайте.

• IoU NMS: 0.45–0.6 типичный диапазон.

• Задержка реакции «человечная»: не ниже ~0.15–0.2 с на визуальный стимул в среднем.

• Размер ROI: минимально достаточный; меньше ROI — быстрее и меньше false positives.

• Логи храните хотя бы несколько часов работы для разбора сбоев.

• Версионируйте веса моделей и конфиги вместе.

• Перед обновлением игры сохраняйте старые шаблоны и датасеты.

• Тестируйте на том же разрешении и настройках графики, на которых собирали данные.

• Имейте profile на игру: пути, ROI, hotkeys, sens, пороги.

Дополнение: при работе с несколькими мониторами всегда явно указывайте monitor index и проверяйте координаты клика на целевом дисплее.

Дополнение: для отладки OCR сохраняйте предобработанные ROI на диск — так легче понять, почему движок ошибся.

Дополнение: при imitation learning перемешивайте демонстрации разных сессий и игроков, если стиль должен быть общим, а не копией одного человека.

— -------------------------------------------------------------------------------

Справочный блок: типичные параметры и рекомендации

— -------------------------------------------------------------------------------

• Целевой FPS perception в спокойных играх: 10–20; в FPS: 30–60+.