顾名思义，行为树是描述事物（人，动物，机器人，虚拟角色等等）行为的树形结构。游戏行业使用行为树为角色行为建模。现在行为树建模技术正在向其它领域渗透，比如工业产线编排，机器人控制。
另一方面，从一些自动化厂商的技术发展趋势可以看出，开放自动化正朝着从底层编程，建模技术逐步上移，采用更高级的领域语言和高层建模技术，逐步走向基于自然语言的编程与建模的目标。
行为树和有限自动机是两种主要的行为建模方式。
行为树由三类预定义的节点（node）构建的树，它们分别是 根（root），工作流（workflow）和执行节点。用它们来描述"某些"行为。节点的返回是成功（Success），失败（Failure ）和运行（Running）
设想你感觉饿了，准备去烹饪一个肉，或者订购一份外卖。我们可以用下面的行为树来描述：
也许你并不知道SELECTOR 和 SEQUENCE的含义，但是你大致了解行为树描述的行为模型的意义。只有一个节点会成功，做成一份肉，或者点了一份外卖。
节点类型
(动作/任务/叶)Action/Task/Leaf nodes
叶节点分为两类：
- 动作: 完成某类动作，例如：开门
- 条件: 检测某类条件
复合节点（Composite nodes）
复合节点是有多个子节点（Child)的节点，主要包括下列三种：
顺序（Sequence）
顺序节点包含多个子节点，一旦执行，将顺序执行子节点。其中一个子节点执行错误便返回失败。
python
for child in children:
status = child.run()
if status == RUNNING or status == FAILURE:
return status
return SUCCESS
选择器（Selector）
选择器节点具有多个子节点，一旦执行，它执行所有节点，直到某一个成功，否则便失败。你可能看出来，它正好与顺序节点相反。
python
for child in children:
status = child.run()
if status == RUNNING or status == SUCCESS:
return status
return FAILURE
修饰器节点（Decorator）
修饰器只有一个子节点，它大多数用于实用节点（utility Nodes），例如
- Repeater: 无限制执行，或者执行一段时间子节点。
- Inverter: 子节点的结果取反
- AlwaysSucceed: 失败变成成功.
- UntilFail: 运行直到出错
其它的复合节点包括
- 并行执行
- 随机执行
黑板（Blackboard）
几乎在大多数情况下，某个节点需要与其它的节点对话，行为树具有数据存储的能力，它们被称为黑板或者数据脉络（blackboard, data context），比如一个节点发现最近的敌人，而另一个节点袭击它。它们之间要交换敌人的方位信息
行为树的应用
- 游戏
- 对话AI
- 机器人
行为树在工业软件中的应用
在制造业中，人们使用行为树为工作流程建模。例如将制造行业的标准工单（SOP-Standard Operation Procedure）转换成为行为树模型。构建了行为树模型之后，工业软件能够将行为树转换成为执行程序，每个节点对应与一个功能块（function block）。从而实现工作流自动化和低代码。
搜索Github 可以找到许多Python和C++ 的行为树库。也有专门支持ROS 的机器人行为树库。
行为树与功能块相结合
开放自动化领域中的功能块是一种模块化技术，将完成某个单一功能的程序段封装成功能块，并且提供规范的功能块接口。功能块适合图形化编程。显然，使用功能块实现行为树是有效的方法。能够方便地将行为树图模型转换成为功能块图网络。
模型和代码的分层架构
结束语
行为树作为一种行为建模方式，在工制造业的基于标准工单的作业流控制，机器人，AGV 等场合具有广阔的市场应用。
不过也应该指出，行为树和有限状态机一样，它是一种建模方法，并不是一个技术标准。在具体应用中有灵活的应用方法。行为树模型和其它建模方法相结合，能够成为高层建模方法，例如OPCUA 和IEC61499 基于事件功能块信息模型。进一步地，随着chatGPT 大语言模型的行业应用的普及，能够与基于自然语言的领域语言DSL 相结合。促进建模技术向更高层，有高效的方式的应用。
俗话说，"基础不牢，地动山摇"。当我们研究和学习新技术和创新思想时候，基础技术需要掌握的。与此同时，也要借鉴其它行业的成功经验，这样才能够到达"它山之石，可以攻玉"的境界。