Diálogos generados con LLM en pipeline (no runtime)
Generar miles de líneas de NPC en build time. Sin costo por turno, sin latencia, sin riesgo de output inapropiado. El compromiso: no es conversacional.
Leer tutorialPuente principiante → intermedio · Español
IA para videojuegos en tu idioma.
Tutoriales dinámicos, pseudocódigo y preguntas de refuerzo.
Sin relleno, sin clickbait. Las ideas viven aquí, el código en tus juegos.
- Steering
- Flocking
- Behavior Trees
- FSM / HFSM
- Pathfinding
- Utility AI
01
Concepto primero
El 80% del esfuerzo va a entender el algoritmo. Sliders, animaciones y analogías antes que cualquier línea de código.
02
Pseudocódigo portable
Sintaxis neutral que cualquier dev puede traducir a su engine en minutos.
03
Unity listo para arrastrar (WIP)
El snippet representativo está en el tutorial. El código completo, probado y con presets se subira en la asset store en un futuro.
Comienza por aquí
Ver todos →NPCs con LLM: arquitectura básica
Cómo conectar un NPC de Unity a un LLM (OpenAI, Anthropic) y conseguir que responda al jugador. System prompt, contexto, costos por interacción y latencia explicados sin humo.
Leer tutorialSteering Behaviors I: seek, flee, arrive
Aprende a crear movimientos orgánicos en tus juegos. Entenderás lo que son los agentes y aprenderás a calcular fuerzas hacia un target.
Leer tutorialUnity Sentis: corriendo modelos ONNX en runtime
Sentis es el runtime de ML de Unity. Importas un .onnx, lo corres en CPU o GPU sin servidor, y obtienes inferencia local en milisegundos. Punto de entrada al ML aplicado.
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