AI在近年来的发展迅猛，其在自动战术研发中的应用也十分广泛。通过深度学习和机器学习，AI可以在游戏中模拟出有逻辑、有策略的战术自动执行系统。这种方法使得NPC（非玩家角色）能够根据战场情况做出即时反应，甚至能够预测玩家的行动并据此调整战术。
优点：AI驱动的自动战术系统能够提供接近真人的游戏体验，大大增加游戏的挑战性和趣味性。它还能通过不断学习提高战术执行的效率和效果。
缺点：高级AI系统的研发成本高昂，且需要大量的数据支撑AI的学习过程，对于刚起步的小型开发团队而言可能较难承担。
另一种常见的自动战术研发方法是利用预设好的脚本。开发者可以编写一系列根据不同游戏情境触发的战术执行脚本，玩家或NPC在遇到特定情况时，相应的战术就会被自动执行。
优点：这种方法的开发和维护成本相对较低，而且由于是预设脚本，开发者可以精确控制游戏的难度和平衡性。
缺点：脚本的静态特性意味着战术的多样性和应变能力有限。一旦玩家熟悉了这些脚本的模式，游戏的挑战性便会大大降低。
基于规则的自动战术系统介于AI和脚本系统之间，它通过设定一系列的战术规则和条件反射机制，使NPC能够根据当前情况选择合适的战术行动。这种系统通常包含大量的如果-那么（if-then）规则，用于指导NPC的行为。
优点：相对于纯AI系统，基于规则的系统更容易开发和调试，同时也比脚本系统提供了更好的灵活性和应变能力。
缺点：随着规则数量的增多，维护和管理这些规则的难度也会提升。过度依赖规则可能会导致NPC行为显得机械和可预测。
为了克服上述单一方法的缺点，一些开发者尝试采用混合式自动战术系统，结合了AI的智能学习能力、脚本的易控性以及基于规则系统的灵活性。这种系统尝试从每种方法中取长补短，以实现更优的游戏体验。
优点：混合式系统提供了更高的灵活性和适应性，能够在保持游戏平衡的增强游戏的可玩性和趣味性。
缺点：混合式系统的开发难度较大，需要更多的时间和资源进行调试和优化。系统的复杂性也可能增加后期维护的负担。
手游攻城掠地自动战术研发是一个涉及多种技术和方法的复杂过程。每种方法都有其独特的优点和适用场景，开发者需要根据自己的游戏特性和目标用户群体，选择最合适的研发路径。随着技术的不断进步和玩家需求的不断变化，未来的自动战术系统将会更加智能化、个性化，为玩家带来更加丰富和真实的游戏体验。
