docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,209 @@
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id: wiki-2026-0508-baiting
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title: Baiting (Game AI Tactic)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [미끼 전술, baiting, kiting, aggro pull, AI exploit, Wild Goose Chase]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [game-ai, rts, war-commander, ai-exploit, behavior-tree, aggro, kiting, npc-design]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: game design
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applicable_to: [RTS Tactics, NPC AI Design, Behavior Tree]
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# Baiting (Game AI Tactic)
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 NPC chase logic 의 reverse-exploit"**. 매 fortified enemy 의 매 defense 의 outside 의 lure. 매 RTS 의 essential. 매 NPC AI design 의 antithesis — 매 player 가 AI 의 weakness 의 exploit. 매 designer 의 lesson: 매 stance 의 design.
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## 📖 핵심
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### 매 mechanism (War Commander 식)
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- 매 enemy 의 AI 의 'chase nearest visible threat'.
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- 매 bait unit 가 visible 의 → 매 chase.
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- 매 chased 가 cover 의 lose → 매 vulnerable.
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- 매 main force 가 ambush 의 destroy.
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### 매 stance 의 dependency
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| Stance | 매 Bait |
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|---|---|
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| Fire at Will | ✅ effective |
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| Normal | ✅ effective |
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| Hold Position | ❌ X |
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| Stand Ground | ❌ X |
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| Aggressive | ✅ over-extends |
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→ 매 player setting 의 critical.
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### 매 tactic
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1. **Wild Goose Chase**: 매 fast unit 가 매 slow / heavy 의 lure → 매 ambush range.
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2. **Bait and Bash**: 매 air unit 의 매 AA 의 chase → 매 ground attack.
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3. **Plasma Baiting**: 매 expendable 의 매 long-CD turret 의 fire → 매 longer-range unit 의 turret destroy.
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4. **Asymmetric pairing**: 매 counter-unit pairing 의 maximize.
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### 매 defender response
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1. **Hold Position**: 매 stance 의 lock.
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2. **Honey Pot**: 매 fake weak 의 trap (mine field).
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3. **Long-range counter** (Sniper, Rocket Barrage): 매 baiter 의 preemptive hit.
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4. **Layout**: 매 funnel 의 design.
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### 매 NPC AI design 의 lesson
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1. **Chase 의 default 의 dangerous**: 매 bait 의 vulnerability.
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2. **Stance 의 design**: 매 player choice.
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3. **Threat 의 multi-factor**: 매 distance + HP + counter-class.
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4. **Group cohesion**: 매 individual chase 의 group break.
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5. **Leash**: 매 spawn 의 max distance.
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### Behavior tree 의 baiting-resistant
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```
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Sequence:
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├─ Threat 의 evaluate (multi-factor)
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├─ Group cohesion check (peer 의 distance)
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├─ Leash check (spawn 의 max range)
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├─ Counter-class check (매 vulnerable target X)
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└─ Chase OR Hold
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```
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### 매 modern game 의 적용
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- **MMO**: 매 aggro pull, 매 raid mechanic.
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- **MOBA**: 매 jungle gank.
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- **FPS** (Hunt: Showdown): 매 audio bait.
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- **Souls-like**: 매 enemy aggro 의 manipulate.
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- **Stealth** (MGS): 매 distraction.
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### 매 PvP 의 application
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- 매 chase logic 의 player ↔ player 의 same.
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- 매 over-extension 의 punish.
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- 매 fake retreat (Mongol cavalry).
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## 💻 패턴 (응용 — NPC AI design)
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### Baiting-resistant threat eval
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```ts
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function evaluateThreat(npc: Unit, target: Unit): number {
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const distance = npc.distance(target);
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const counterClass = npc.counters(target.class);
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const peerDist = npc.peers().map(p => p.distance(target));
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||||
const isolated = peerDist.every(d => d > 30); // 매 alone 의 chase 의 risk
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let score = 100 / (distance + 1);
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||||
if (counterClass) score *= 2;
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if (isolated) score *= 0.5; // 매 isolated 의 trap risk
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||||
if (target.hp < 0.2) score *= 1.5; // 매 finishing
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return score;
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}
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```
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→ 매 single nearest 의 X — 매 multi-factor.
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### Group cohesion (anti-bait)
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```ts
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||||
function shouldChase(npc: Unit, target: Unit): boolean {
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const peers = npc.nearbyAllies(20);
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const peerCanFollow = peers.filter(p =>
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||||
p.distance(target) < npc.maxLeash + 10
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);
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||||
// 매 alone 의 chase 의 X
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||||
return peerCanFollow.length >= 2;
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}
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```
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||||
### Leash (max distance)
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```ts
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class Unit {
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spawnPos: Vec3;
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||||
maxLeash = 30;
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||||
update() {
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||||
if (this.distance(this.spawnPos) > this.maxLeash) {
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this.target = null;
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this.moveTo(this.spawnPos);
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||||
this.heal(0.5); // 매 disengage 의 reset
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}
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}
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||||
}
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```
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→ 매 무한 chase 의 prevent.
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### Stance 의 system
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```ts
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||||
enum Stance { HoldPosition, Normal, FireAtWill, Aggressive }
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||||
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||||
class Unit {
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stance: Stance = Stance.Normal;
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||||
shouldEngage(target: Unit): boolean {
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switch (this.stance) {
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case Stance.HoldPosition:
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||||
return this.canFireWithoutMoving(target);
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||||
case Stance.Normal:
|
||||
return this.distance(target) < this.engagementRange;
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||||
case Stance.FireAtWill:
|
||||
return this.distance(target) < this.engagementRange * 1.5;
|
||||
case Stance.Aggressive:
|
||||
return this.distance(target) < this.engagementRange * 2;
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||||
}
|
||||
}
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||||
}
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```
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### Honey pot (defender side)
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```ts
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||||
function generateHoneyPot(layout: BaseLayout): Trap {
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const weakLookingPath = layout.findFakeOpening();
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const minefield = placeMines(weakLookingPath, density=0.8);
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||||
const sniperBunker = placeSniper(weakLookingPath.entrance);
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||||
return { path: weakLookingPath, mines: minefield, sniper: sniperBunker };
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}
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```
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## 🤔 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Player wants safe attack | Bait → ambush |
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| Defender wants stable | Hold Position |
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| Counter to bait | Honey pot + sniper |
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| NPC design | Multi-factor threat + leash + cohesion |
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| MMO raid | Tank-aggro + threat ceiling |
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| Soulslike | Enemy aggro 의 fixed range |
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**기본값**: 매 player tactic = bait + ambush. 매 NPC design = multi-factor + leash + cohesion.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[RTS-Tactics]]
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- 변형: [[Kiting]] · [[Aggro-Pull]] · [[Wild-Goose-Chase]]
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- 응용: [[Behavior-Tree]]
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||||
- Adjacent: [[War-Commander]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 RTS / MMO tactic. 매 NPC AI design. 매 player 의 AI exploit pattern 분석.
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**언제 X**: 매 turn-based (different mechanic). 매 narrative-only.
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## ❌ 안티패턴 (NPC design 측)
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- **Single-target chase**: 매 trivially baitable.
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- **No leash**: 매 무한 chase.
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- **No group cohesion**: 매 individual extract.
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- **Stance X**: 매 player control X.
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- **Static threat (distance only)**: 매 counter-class 의 ignore.
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- **Spawn camping vulnerability**: 매 spawn 의 leash break.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (War Commander wiki, RTS design literature).
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- 신뢰도 B.
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- Related: [[Combat-AI]] · [[Behavior-Tree]] · [[Pursuit-Logic]].
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — mechanism + tactic + behavior tree code + NPC design lesson |
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Reference in New Issue
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