随着计算机软硬件系统的发展,尤其是3D图形技术的发展,极大地增强了计算机游戏软件的画面表现力,使得在游戏软件中相对滞后的人工智能,成为制约游戏性提高的瓶颈。计算机游戏的实时特性,又要求人工智能计算占用尽可能少的系统资源,以提供足够的资源给游戏的其它模块。本文在概括介绍了游戏引擎的软件体系结构之后,首先对游戏中经常使用但没有文档化的一些人工智能方法进行了总结和针对游戏软件的扩展和优化,并且讨论了其与游戏软件其它模块的整合方法。其中对游戏中角色的运动控制和路径规划技术进行的深入的讨论。其次,对在游戏中更高层次上可能使用的人工智能技术,如有限状态机、规则系统和影响图,讨论了其在游戏中的具体实现方法及改进。之后,通过对具体用例的分析,对在游戏软件中,实现学习和适应性人工智能的方式和可能性进行了探讨。最后,提出了通过数据驱动的方式实现脚本化的人工智能引擎的方法,实现了一个基于有限状态机的脚本系统。