目前游戏AI机器人的打法主要基于强化学习、模仿学习等技术，能够根据不同玩家的水平动态调整策略，提供差异化的竞技体验。以下是几种典型机器人的打法特点和应用场景：
1. 象棋/围棋类机器人
国家级棋力模拟：高端象棋机器人（如元萝卜）可设置大师级棋力，通过算法预判多步走法，擅长弃子攻杀、飞刀陷阱等战术，但初级模式下会适当降低计算。
学习模式：部分机器人提供"棋力闯关"功能，逐步提升难度，适合新手从基础规则开始练习。
2. 四子棋/五子棋机器人
立体空间计算：智能四子棋机器人能同时分析5×5×5立体棋盘，通过颜色提示最佳落子点，重点封锁对手的横/竖/斜向四子连线，尤其擅长高层空间布局。
自适应难度：人机对战分初级/高级模式，高级模式下机器人会延迟胜利以延长对局时间，锻炼玩家的空间思维能力。
3. 麻将/扑克类机器人
动态博弈策略：通过玩家画像（如胜率、胡牌次数）匹配对应强度的AI，采用"遮掩关键特征"技术干扰人类判断，模拟真人喂牌、碰杠等交互行为。
特殊规则处理：例如扑克机器人"抓捕"玩法中，AI会优先移除大小王等关键牌，并利用花色匹配规则限制玩家出牌选择。
4. 掼蛋/AI
牌型预测：基于强化学习的出牌器能自动分析剩余牌库，计算概率，优化叫地主策略，甚至故意"放水"维持玩家兴趣。
异步对战：支持非实时对战，AI根据历史对局数据生成持久化策略，突破时间限制。
当前AI机器人的核心优势在于通过网易等公司的分布式引擎，实现毫秒级决策响应，同时避免固定套路，使每局对战都具有新鲜感。
