我能训练一个ai给我的操作打分吗，比如我现在攻a点死了，那个情况往左走的行为就给负分，像ppo一样只不过是我操作

完全可以！你描述的其实是一种人类反馈强化学习（Human-in-the-loop Reinforcement Learning）或模仿学习 + 奖励建模的思路。你可以训练一个 AI 模型来评估你的操作质量，甚至进一步用它来指导你或替代你进行决策。

下面我分步骤说明如何实现：

一、明确目标

你想做的是：

记录你在游戏中的操作（比如“攻A点”、“往左走”、“死亡”等）
根据结果（如是否死亡、是否完成目标）
训练一个打分模型（类似 PPO 中的 reward model 或 value function）

二、数据收集

你需要构建一个带标签的操作序列数据集，例如：

表格

时间戳	状态（state）	动作（action）	结果（outcome）	人工打分 / 启发式打分
t1	A点附近，2敌人	往左走	死亡	-1
t2	B点，无人	投掷闪光弹	成功清点	+1

状态可以是：

游戏坐标、血量、敌人位置、队友位置、武器、时间等（越结构化越好）
如果是图像输入，也可以用屏幕截图（但更复杂）

动作是你实际按下的键或做出的决策。

三、打分方式（奖励设计）

你有两种选择：

1.人工打分（直接但费时）

回放录像，手动给每个关键决策打分（+1, 0, -1）
适合小规模实验

2.启发式自动打分（推荐）

利用游戏结果反推：比如“5秒内死亡 → 最后3个动作都负分”
或者用“反事实推理”：如果当时往右走没死，就认为往左是坏决策
可以参考Inverse Reinforcement Learning(IRL) 或Reward Modeling from Demonstrations

四、训练打分模型

你可以训练一个价值网络（Value Network）或奖励模型（Reward Model）：

输入：状态 + 动作（或状态序列）
输出：预期得分（标量）
损失函数：MSE（如果你有连续打分）或交叉熵（如果是分类：好/坏）

这个模型本质上是在学：“在某个状态下做某个动作，长期来看好不好”。

五、进阶：用这个模型做 PPO 训练

一旦你有了可靠的奖励模型，就可以：

用它替代环境的真实 reward（尤其当游戏本身 reward 稀疏时）
训练一个 PPO agent，让它模仿“高分行为”
甚至做AI 教练：实时提示你“当前操作预计得分为 -0.8，建议撤退”

六、工具建议

游戏录制：用 OBS + 自定义日志（或游戏 API，如 CS2 的 GOTV、Minecraft 的 Malmo、RLlib 支持的环境）
框架：
- Python + PyTorch/TensorFlow（训练打分模型）
- RLlib / Stable Baselines3（后续做强化学习）
数据格式：用.json或.parquet存储轨迹（trajectory）

七、简单示例（伪代码）

python

编辑

# 记录一次游戏片段 episode = [] for step in game: state = get_state() action = player_input() episode.append((state, action)) # 标记结果 if died_in_5s_after_action(i): score = -1 else: score = +1 # 训练模型 model.fit(X=[state_i + action_i], y=score_i)