本方案旨在实现一个基于人工智能的游戏代练自动化脚本。其核心功能是通过深度学习模型对游戏画面进行实时识别与分析，从而实现自动化操作。
在技术实现上，后端部分完全由 C++ 开发，采用 TensorRT 与 ONNX Runtime 两大推理引擎对 YOLO 模型进行高性能部署。借助 YOLO 模型强大的目标检测能力，系统能够快速、精准地识别游戏画面中的人物、物体或关键元素，并将识别结果作为输入传递至自动化逻辑模块，从而实现诸如角色定位、行为判断、自动操作等一系列功能。通过 TensorRT 的算子优化与硬件加速，推理速度大幅提升，保证了系统在高帧率游戏场景下依旧能够流畅运行。
前端部分则采用 Flutter 构建，提供了一个跨平台、简洁直观、易于使用的图形化界面。用户可在界面中进行模型加载、参数配置、功能选择与运行状态查看等操作，显著降低了技术门槛，使非专业用户也能轻松上手。
在展示图片中，主要体现的是前端界面的设计与交互效果。界面遵循简洁明了的设计理念，保证用户能够快速找到所需功能，同时直观地看到模型推理与自动化操作的运行情况。
