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id: GOAP-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [game-ai, ai-planning, game-design, [[Behavior|Behavior]]-systems]
last_reinforced: 2026-04-26
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# [[goal|goal]]-Oriented Action Planning (GOAP, 목표 지향적 행동 계획)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "어떻게 할지 가르치지 말고, 무엇을 하고 싶은지 정해주면 스스로 계획하게 하라" — 에이전트가 목표를 달성하기 위해 현재 상태에서 가능한 행동들의 조합을 동적으로 탐색하고 계획(Plan)을 세워 실행하는 AI 아키텍처.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 복잡한 상태 전이([[State|State]] Machine)를 하드코딩하는 대신, 각 행동의 전제 조건(Pre-condition)과 효과(Effect)를 정의하여 목표(Goal)에 도달하는 최적의 경로를 그래프 탐색(A* 등)으로 찾아내는 패턴.
- **세부 내용:**
    - **Goal:** 에이전트가 도달하고자 하는 상태 (예: '적을 제거하라', '체력을 회복하라').
    - **Actions:** 에이전트가 수행할 수 있는 최소 단위의 행동. (예: '장전', '이동', '사격').
    - **Planner:** 현재 상태에서 목표 상태로 가기 위한 행동들의 순서를 실시간으로 계산.
    - **Dynamic Re-planning:** 상황이 바뀌면(예: 적이 시야에서 사라짐) 즉시 계획을 폐기하고 새로운 계획을 수립.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 거대한 FSM(유한 상태 머신)의 복잡성과 경직성을 해결하기 위해 도입됨. 최근에는 계층적 태스크 네트워크(HTN)나 딥러닝 기반 정책 결정과 상호 보완적으로 사용됨.
- **정책 변화:** Skybound 프로젝트의 보스 몬스터 AI는 GOAP 기반의 계획 시스템을 사용하여, 플레이어의 위치와 자신의 체력 상태에 따라 지능적으로 공격과 퇴각을 결정함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Game-AI, A-Star-Algorithm, Finite-State-Machine, HTN-Planning
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Goal-Oriented-Action-Planning.md
