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@yonaka15

NASA月面ローバーも動かすRust製ビヘイビアツリー「bonsai」で追いかけっこAIを作る

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Rust のビヘイビアツリーライブラリ bonsai（crates.io では bonsai-bt）が、先日 crates.io で累計 10 万ダウンロードを突破しました。作者が r/rust に投稿した達成報告には、こんな採用事例が並んでいます。

  • NASA Lunabotics 2026：ユタ大学チームの月面ローバーの自律制御に採用。模擬月面でレゴリスを掘って運ぶ自律走行を bonsai のビヘイビアツリーが統括し、自律部門で 50 チーム中 3 位
  • Titanfall 2 の Mod サーバー：bp-ort（Northstar 用 NPC プラグイン）で、プレイヤー以外全員が bonsai 駆動のボット
  • Anotherland：MMORPG サーバーの NPC 行動制御

ロボットとゲーム AI の両方で実戦投入されているのが面白いところです。この記事ではbonsaiの基礎から、最後は bonsai を WASM にビルドし、ブラウザ上で 2 体のキャラクターに追いかけっこをさせるデモまで作ります。

デモ: 2体ともbonsaiのBTで動く追いかけっこ

👹（追う側）も 🐰（逃げる側）も、毎フレーム Rust の bonsai-bt が行動決定します

動作確認環境：bonsai-bt 0.13.0 / rustc 1.89 / wasm-pack 0.15 / macOS

ビヘイビアツリーとは

ビヘイビアツリー（Behavior Tree, BT）は、エージェントの行動ルールと実行順序を木構造で表現するデータ構造です。ゲーム NPC の AI として広まり、いまはロボティクス（ROS 界隈の BehaviorTree.CPP が有名）でも標準的に使われています。

各ノードは実行されると Success / Failure / Running のいずれかを返します。毎フレーム（tick）ルートから深さ優先で木をたどり、子の結果を見て親が次にどのノードを実行するか決める——これだけのシンプルな仕組みです。

有限ステートマシン（FSM）と比べたときの利点は、ロジックが育ったときの管理しやすさに尽きます。

FSM ビヘイビアツリー
ノード間の関係 多対多（遷移が絡み合う） 一対多（木構造）
優先度の表現 遷移条件に埋め込む 左から右への並び順そのもの
部品の再利用 状態が文脈に密結合しがち サブツリーごと使い回せる

FSM は状態が 10 個を超えたあたりから遷移の網が手に負えなくなりますが、BT は「左にあるものほど優先」という規約が構造に埋め込まれているので、行動を追加しても見通しが保てます。

bonsai の基本

ツリーは Behavior enum を入れ子にして宣言的に組みます。主なコンビネータ：

Sequence([A, B])        // A が成功したら B へ
Select([A, B])          // A が失敗したら B を試す
If(cond, A, B)          // cond 成功なら A、失敗なら B
Invert(A)               // 成否を反転
While(cond, [A, B])     // cond が Running の間 A, B を繰り返す
WhileAll(cond, [A, B])  // A, B を全部完了するごとに cond をチェック
WhenAll([A, B])         // 並列実行して両方の成功を待つ
WhenAny([A, B])         // 並列実行してどれかの成功を待つ
Race([A, B])            // 並列実行して成否問わず最初の完了を待つ（v0.11 で追加）

WhenAll / WhenAny / Race のような並列セマンティクスを最初から持っているのが bonsai の特徴です。「充電残量の監視と経路走行を並走させ、どちらかが終わったら次へ」のようなロボット的な要求が、スレッドを自分で管理せずツリーの宣言だけで書けます。

もうひとつの部品が Blackboard（黒板）。ツリー内の全ノードが読み書きできる共有メモリで、任意の型をジェネリクスで渡せます。

そして bonsai の設計の肝は、ツリーの構造（宣言）と処理の実装が完全に分離していること。Action の中身は自分で定義した enum のバリアントだけで、実際の処理は tick に渡すクロージャに書きます。

let status = bt.tick(&e, &mut |args, blackboard| {
    match *args.action {
        EnemyNPC::Shoot => {
            state.perform_action("shoot");
            blackboard.times_shot += 1;   // 黒板に書き込み
            (Success, 0.0)
        }
        EnemyNPC::Rest => {
            if state.fully_rested() {
                return (Success, 0.0);
            }
            state.rest();
            (Running, 0.0)  // Running を返すと次の tick でまたここに来る
        }
        // ...
    }
});

まず公式サンプル simple_npc_ai（アクションポイント制の NPC）を動かしてみると、Rest が Running を返している間は制御がメインループに戻り、tick のたびに回復が 1 ずつ進む——「長い処理を Running で分割する」という BT の感覚がすぐつかめます。

NPC has action points: 3
Performing action: run. Action points: 2
Performing action: shoot. Action points: 1
...
Rested for a while... Action points: 3
NPC died...
NPC shot 2 times during the simulation.

get_graphviz出力について

公式サンプルには bt.get_graphviz() でツリーを Graphviz 出力するコードがありますが、そのままだと 0.13.0 ではコンパイルエラーになります。可視化系 API は visualize feature に移動しているためです。

[dependencies]
bonsai-bt = { version = "0.13.0", features = ["visualize"] }

これで get_graphviz() が実行可能です。

デモ：BT 同士の追いかけっこをブラウザで動かす

ここからが本題です。bonsai-bt は wasm32-unknown-unknown でそのままビルドできるので、Rust で書いた BT をブラウザの three.js シーンに直結できます。冒頭の GIF がその結果です（キャラクターは開発中の自作ゲームの box-person モデルを流用しています。）コード全体は yonaka15/bonsai-chase-demo に置きました。

構成：

  • Rust (WASM)：2 体分の BT と世界状態（位置・スタミナ）。毎フレーム tick(dt, 相手の座標) を呼ぶと行動決定＋移動積分して状態を返す
  • JS (three.js)：返ってきた状態を描画するだけ。行動ロジックは書かない

wasm ビルドで唯一必要だったワークアラウンドは getrandom の問題だけでした。

[dependencies]
bonsai-bt = "0.13.0"
getrandom = { version = "0.2", features = ["js"] }  # wasm32 ビルドに必要
wasm-bindgen = "0.2"

逃げる側のツリー

「ハンターが近い間は逃げる」＞「力尽きたら座り込む」＞「それ以外は徘徊」という優先度を、そのまま Select の並び順で表現します。

use bonsai_bt::{Action, Select, Sequence, BT};

let tree = Select(vec![
    Sequence(vec![Action(HunterNear), Action(CanFlee), Action(Flee)]).memory(false),
    Sequence(vec![Action(NeedRest), Action(Rest)]).memory(false),
    Action(Wander),
])
.memory(false);

ポイントは .memory(false)（v0.13 で入った memoryless composite）です。通常の Select は Running 中の子を次の tick でも再開しますが、memoryless にすると毎 tick 左から再評価されます。つまり徘徊中にハンターが接近した瞬間、次の tick で Flee が徘徊を横取り（プリエンプト）します。優先度付き反応 AI はこれだけで書けます。

追う側も同じ形のツリーで、Flee が Chase に変わるだけです。両者のパラメータ差——逃げ足 3.6 に対して追い足 1.7、ただし逃げる側はスタミナ切れが早い——から、「元気なうちは絶対捕まらないが、疲れて座り込んだところに追いつかれる」という追いかけっこのドラマが創発します。どちらのキャラにも「追いかけっこをしろ」とはどこにも書いていません。

ハマったところ：memoryless Select はチャタリングする

毎 tick 再評価は強力ですが、条件が境界値で振動すると行動も振動します。

その 1：FLEE↔REST の高速振動。 「スタミナ > 0 なら逃げられる」という条件にしていたら、座り込んで 0.01 回復した瞬間また逃げ出し、即座に力尽きて座り……を毎秒数回繰り返す壊れた動きに。対策はヒステリシスで、「一度力尽きたら 55% 回復するまで逃走不可」というフラグを黒板に持たせました。

// tick の冒頭で更新（力尽きた ⇔ 十分回復、の間に不感帯を作る）
if bb.stamina <= 0.0 {
    bb.exhausted = true;
} else if bb.stamina >= 0.55 {
    bb.exhausted = false;
}

その 2：逃走半径の境界振動。 逃げて半径 1.8 の外に出た瞬間 Wander に戻り、ハンターが 1 歩詰めてまた Flee……と、境界線上で行動がパタパタ切り替わる。これも「逃走開始 1.8 / 解除 2.4」と閾値を 2 つに分けて解決しました。

BT 自体の問題ではなく反応型 AI の普遍的な罠ですが、「条件ノードの閾値には不感帯を持たせる」は memoryless composite を使うときの必須テクだと思います。

JS 側は状態を受け取って描くだけ

import init, { Npc, Hunter } from './pkg/bonsai_vrm_demo.js';

await init();
const prey = new Npc(42);
const hunter = new Hunter(7);

let sPrey = { x: 0, z: 0 }, sHunter = { x: -1.8, z: -1.8 };
function frame(now) {
  const dt = Math.min((now - last) / 1000, 0.05);
  sPrey = prey.tick(dt, sHunter.x, sHunter.z);   // Rust の BT が行動決定
  sHunter = hunter.tick(dt, sPrey.x, sPrey.z);
  // → 返ってきた {x, z, heading, action, stamina} を three.js で描画
}

HUD にはツリーをそのまま表示し、アクティブなノードをハイライトしています。BT の「いまどの枝が生きているか」が見えると、デバッグが劇的に楽になります——今回は簡易的ですが、次に紹介する公式のライブ可視化機能もあります。

ライブ可視化と Python バインディング

最近のリリースで大きいのはこの 2 つです。

v0.12.0：ライブ可視化。visualize feature を有効にすると、実行中のツリーをブラウザからリアルタイムに眺められます。どのノードが Running でどこで Failure が起きたかが視覚的に追えるので、BT デバッグの printf との戦いから解放されます。使い方はビルダーを 1 行足すだけです。

let mut bt = BT::new(tree, world).with_telemetry(8910)?; // あとは普通に tick するだけ

実際に今回のデモの「逃げる側」ツリーをネイティブで動かし、http://127.0.0.1:8910/ を開いたのがこの画面です。

bonsai公式ライブ可視化

FLEE 中の瞬間。HunterNear と CanFlee が Success（緑）、Flee までの経路が Running（黄）に光り、休憩系の枝は未訪問のまま——「いまどの枝が生きているか」が一目で分かる

v0.13.0：Python バインディング。pip install bonsai-bt で Python からも同じツリーが使えます。Rust で書いたコアを Python のプロトタイピングから触れるのは、ロボティクス用途だと特に便利そうです。

長時間タスクの扱い

BT の鉄則は「アクションは即座に返す」です。tick がブロックするとツリー全体が止まるので、秒単位かかる処理（経路計画、API 呼び出しなど）はバックグラウンドスレッドに逃がし、channel 越しに状態を受け取って Running を返し続けます。公式の async_drone サンプル も参考にしてみてください。

まとめ

  • bonsai は Rust 製ビヘイビアツリーライブラリ。10 万 DL、NASA Lunabotics 3 位のローバーから Titanfall 2 ボットまで実戦投入例あり
  • ツリー宣言（Behavior enum）と処理実装（tick クロージャ）が分離した設計。並列セマンティクスと Blackboard を標準装備
  • .memory(false) の memoryless composite で優先度プリエンプションが書ける。ただし条件の閾値にはヒステリシスを
  • wasm32 でそのままビルドできるので、ブラウザのデモ・ゲームにも直結できる
  • get_graphviz() など可視化系は visualize feature が必要

参考リンク

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