由于想在游戏中（非mfc程序）调用一个dll用来监控游戏中一些数据变化，而这些数据可以触发式变动，所以想到用mfc来弄，
但网上查的
“非mfc程序调用mfc扩展dll”似乎有点麻烦，也没有什么成样的例子。
后来还是自己对比正常的mfc程序加载方式修改出来了，步骤如下：
1.  
exe工程要设置成Use Standard Windows Libraries或者Use MFC in a Shared DLL（因为我们不用mfc，所以设置成前者）
火矩之光中的导航图：
火矩之光 中已经抛弃高位图地形之类的作法，换用了模型，为了能作出迷宫，把地图分块，每块是一个模型，
每个模型有几条通路，这样各通路可以据算法得出随机组合的谜宫，为了丰富，每个入路有好几套模型可以随机
选取，然后根据所选择的模型再随机组合出复杂的谜宫。
而对于路点，则是平均格子求得的，这点跟普通网游的作法还是有点类似的，
不是真正意义上的3维寻路，还是2维的, 作法应该是从上往下跟碰撞模型进行垂直求交得出路点，
然后再对路点进行通路测试，产生导航图。(它不是用几何网格生成的导航图）

看下图我的一个测试：
左边是一个模型，右边是个有楼梯的另一个模型（它是个入口）。蓝色格是导航点。蓝色块是寻出的路点。

mythos中的ai是并发的栈式状态机:

拿wolf作为例子:
一。配置文件：
在ai目录中的wolf.xml配置它所有的行为（包括每个行为发生机率，参数，以及执行函数）：
其中执行函数以及对应skillid如下：
1.
  <nBehaviorId>move - approach target</nBehaviorId>
  <nSkillId>monster melee</nSkillId>
2.
  <nBehaviorId>skill - do skill</nBehaviorId>
  <nSkillId>monster melee</nSkillId>
3.
  <nBehaviorId>skill - do skill</nBehaviorId>
  <nSkillId>Fidget</nSkillId>
4.
  <nBehaviorId>move - wander</nBehaviorId>
  <nSkillId/>

二。ai更新:
   SrvGameTick--》GameEventsProcess--》AI_Update()
  在AI_Update中遍历执行该unit的所有行为（behavior） ：
  1. sBehaviorApproachTarget()
     查找对应的目标，发出朝它移动指令
    
  1. sBehaviorDoSkill()
     如果有目标则执行sSkillExecute进行技能施放
    
  2. ...类似功能处理
 
  。。。
 
  【说明】：
    mythos的行为是并发的栈式，最大可以有5个栈, 用
    int nIndex = tContext.pnStack[ tContext.nStackCurr ]这样的结构进行处理,
    通过pTable->pBehaviors[ nIndex ]得到对应的行为处理函数进行执行处理。
       
    a. 并发:
    每执行完一个行为函数后 tContext.pnStack[ tContext.nStackCurr ]++; 这样就换到unit的下一个行为函数再执行。
   
    b. 进入栈（子函数）：
    tContext.nStackCurr为栈下标，初始tContext.nStackCurr=0，即为第0个栈，
    可以设置tContext.nStackCurr++;并且tContext.pnStack[ tContext.nStackCurr ]=nBranchTo(要走的分支号)。这样来
    执行分支函数。 当分支函数完成时tContext.nStackCurr--再回来上一级。
   
    另外有些行为函数是执行一次的，执行完了就会把它从列表中删除。下次不会再遍历到.

图：