近年来，以电子游戏为代表的互动娱乐产业发展迅速，对于构建更智能的虚拟智能体的要求不断提高。许多项目和研究也开始关注和探索如何在电子游戏中实现更智能的智能体。本文将在以往研究成果的基础上，为第一人称射击游戏介绍一种新的人工智能实现框架和其中的算法。本文的实现主要有两点，其一是基于实时性优化现有规划相关算法，其二是在算法基础上构建一个第一人称射击游戏的游戏人工智能框架。本文将从介绍一些游戏人工智能的设计方法开始，讨论如何构建一个基于HTN(Hierarchical Task Network，分层任务网络)的实时规划系统，期间会介绍一些为了支持这个架构的重要子系统，所有这些部分的组合，构成了一个游戏中完整的人工智能系统。最后，我们通过实际测试来验证这个系统的各项性能符合提出的要求。本论文主要的研究工作和研究成果包括：（1）改进HTN规划器的搜索算法，使其满足第一人称射击游戏高动态、高实时性的特点。算法加入一个估算解质量的函数，使得搜索算法在运行时优先考虑选取容易分解的任务，这样即使遇到中断请求也能优先给出一个比较详细的可被执行的动作序列。（2）设计并且实现一个实时决策系统框架。该框架基于HTN规划器，智能体通过感知系统获取当前状态，经过目标管理模块和中断管理模块控制规划输入，并通过规划算法进行运算，最后输出能够在游戏中进行表现的动作序列。（3）对可能影响游戏运行效率，严重消耗CPU资源的部分进行优化。例如使用信念函数优化目标选取过程，使用时间片技术优化A*寻路算法等。（4）在以上工作的基础上，设计并且实现一个第一人称射击游戏智能体的人工智能。游戏建立在虚幻竞技场2004上，智能体通过中间件Pogamut2与虚拟环境连接交互。（5）通过各类实验和应用测试，验证规划系统的有效性和算法的实时性。