> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.convai.com/api-docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.convai.com/api-docs/zh/cha-jian-yu-ji-cheng/convai-unreal-engine-plugin/features.md). # 功能查找 Convai Unreal Engine 插件所有功能的指南——唇形同步、角色动作、叙事设计、长期记忆、视觉等。功能是插件的 AI 驱动能力模块。每个功能都会为了特定目的连接到 Convai——在场景中执行行为、表达情绪、在会话之间记住玩家、遵循编写好的叙事图，或通过摄像头感知世界。每个部分都包含概念概述、快速上手、Blueprint 属性参考、使用示例以及故障排查指南。请选择一个功能开始：


角色动作让 Convai 返回由结构化操作序列组成的结果，由你的 Blueprint 事件处理器来执行——移动到对象、跟随玩家，或运行任何自定义行为。	角色动作
角色移动将角色发送到某个对象，或让其护送某人，使用设计者编写的目的地和角色可理解的可达性。	角色移动
空间感知让每个角色持续感知周围环境——距离、方向、视线，以及附近事物之间的关系。	空间感知
动态上下文在不中断连接的情况下，于会话中途将实时运行时状态——生命值、库存、区域、事件——推送到角色的上下文窗口中。	动态上下文
情绪将 Convai 的情绪信号转换为任何骨骼角色上按情绪区分的混合形状权重和分数。	情绪
长期记忆通过 Speaker ID 和会话连续性为角色提供跨会话记忆——角色会随着时间记住单个玩家、事实和过去的互动。	长期记忆
叙事设计围绕编写好的故事图来组织角色行为——章节定义目标和语气，触发器推进叙事，模板键注入实时游戏数据。	叙事设计
场景元数据使用以下标签标记世界中的 Actor： `UConvaiObjectComponent` 这样 Convai 角色就知道场景中存在哪些对象，并且可以在对话中按名称引用它们。	场景元数据
视觉将来自捕获组件的场景画面流式传输到 Convai，使角色能够感知并实时讨论玩家所看到的内容。	视觉
凝视关注使用玩家的视线来决定角色关注哪个场景对象——持续注视会将对象提升为主动关注，并可配置停留计时器。	注视注意力
口型同步使用以下方式让嘴部和面部混合形状与 Convai 语音同步驱动： `UConvaiFaceSyncComponent` ——支持 MetaHuman、ARKit、CC4 和 viseme 目标。	口型同步

--- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.convai.com/api-docs/zh/cha-jian-yu-ji-cheng/convai-unreal-engine-plugin/features.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.