独立战斗框架

状态：V1 框架；兼容规则集 legacy_v1。

所有权

BattleKernel 使用战斗私有编队、小队与配置副本，不依赖场景树或真实世界时钟。BattleManager 转换世界输入，每时辰同步伤亡，再发出事件。世界视图不是修改内核的入口。

玩家、行为树和后续训练适配器共用 observe、query_actions、step。外部援军、补给、环境和城防事件由世界适配层提交，不属于策略权限。

对抗与信息

首期实验场是无援军陆地野战。双方看到公开数值，看不到对方未生效指令、随机状态、未来事件。每时辰先观察再统一推进；NO_OP 不会覆盖当前姿态。

实验场场景：res://scens/test/battle_arena.tscn。提供 idle、random、conservative、aggressive 策略。场景与树资源位于 res://res/battle_arena/，无需编辑脚本即可调整已支持的阈值。

候选种子 11/23/37，留出种子 101/211/307；每场景交换攻守。胜率以策略 A 为视角，仅对已结束样本计算；截断单列，不当作平局。当前兼容规则将有序撤退方判负，不代表保存主力的战略价值。

当前策略与使用方式

当前是本地规则策略对抗，不需要大模型、API Key 或网络服务，也不会在对局结束后自动训练或修改策略。行为树控制器目前只在实验场使用，不会自动接管大地图中的所有战斗。

策略	当前行为
idle	始终返回 NO_OP，不提交新军令；战斗仍按当前姿态继续结算。
random	使用独立种子，从查询结果标记为 executable 的行动中随机选择。
conservative	已撤退则不干预；士气低于 40 或损失比例大于 35% 时尝试有序撤退；否则尝试合法追击，无行动则 NO_OP。
aggressive	已撤退则不干预；士气低于 25 时尝试撤退；随后依次尝试合法追击、强行突破和投入预备队，否则 NO_OP。

在 Godot 打开 res://scens/test/battle_arena.tscn，运行当前场景后选择策略 A/B，再点击运行。默认是 aggressive 对 conservative；单次批量覆盖五个预设场景、三个种子及攻守交换，共 30 场。留出评估选项仅切换种子集，不启动训练。支持取消、导出报告、导出末场回放及加载回放逐时辰查看。

调整已有策略阈值和树结构可编辑 res://res/battle_arena/policies/*.tres；部队、补给等预设可编辑 res://res/battle_arena/scenarios/*.tres。当前界面的策略和场景清单固定在 res://scens/test/battle_arena.gd，增加新资源时还需更新对应 ID 清单。

后续如需接入大模型或强化学习，应新增控制器实现 decide(observation, action_query) 并返回稳定行动 ID；现有 V1 没有提供模型调用、训练循环或参数更新功能。

保存和回放

快照包含配置、军令、独立部队状态、随机状态、事件、规则及引擎版本。旧 schema v2 结合关联编队迁移；缺失引用或未知版本会失败，不覆盖原状态。

回放保存初始快照及逐步行动、外部事件和预期观察。相同引擎、规则与输入下应产生相同结果。界面可以导出报告和末场回放，加载后逐时辰检查军令原因。

边界

V1 不包含 Python 桥接、强化学习训练器、科技树重做、通用行为树编辑器或 Wiki 阅读器。规则定义来源于资源；Wiki 是解释层，不驱动结算。