对于游戏n角色而言，玩家操作和系统传输的数据，相当于是其参数，一般的算法设计，这些n只能固定的做出固有反应。
而通过自适应算法，可以为这些n人物，赋予简单的智能。
在名家课堂上，算法老师曾多次讲解自适应算法，他还告诉姜晨，自适应算法是简单人工智能的基础，并且深入为他讲解了这种算法思想以及拓展用法。
想了一会，一套算法架构就在他脑海中形成了。
他不需要用草稿纸，一边思考着，一边敲代码，一共用了一个小时不到，这套简单的场景式自适应代码就完成了。
把代码通过编译，然后在自己电脑上运行测试。
首先他需要输入两组变量，主观变量和环境变量，对于游戏n的行为，环境变量指的是n所处环境信息，只要这两组数据改变，那么n会适应性的做出相应的反应。
当然，这套算法，他还能添加更多的变量，对于n而言，影响他的因素就会更多，相应的，他也会变得更加智能。
不过这样，算法结构会成几何倍变得复杂，同时对计算机运算能力的要求，也成倍增加。