这份内容把选择过程拆成可复用的判断框架。
麻将AI为什么不能只会一种规则？多规则系统真正要解决的五个问题
直接答案是：不同地区的麻将不只是牌型名字不同，胡牌条件、番型计算和出牌策略都可能变化。如果系统把一种规则写死，换一个地区就可能需要重做；多规则系统要把共同能力和地方差异分开处理。
第一，先分清共同规则和地方差异
牌墙、摸打流程和基本决策可以共享，但番型、特殊牌、胡牌条件和结算方式需要单独配置。这样新增一种地方规则时，重点是补充差异，而不是推倒整个系统。
第二，训练不能只记住一种固定局面
同一个出牌动作，在不同规则下的价值可能完全不同。训练系统需要明确知道当前使用哪套规则，并在对应规则下计算奖励和结果，避免把一种玩法的经验错误套到另一种玩法。
第三，测试要按规则分别留下证据
只说“系统会打麻将”没有办法判断能力。更可靠的做法，是分别记录规则版本、对局条件、测试数量和结果。这样出现差异时，才能知道是策略问题、规则实现问题，还是测试条件不同。
第四，产品体验要让用户看得懂
用户选择地方玩法后，界面、提示和结算都应该使用对应地区熟悉的表达。技术上支持规则，不等于用户就能顺利使用；规则名称和操作说明也是产品的一部分。
第五，新增玩法要控制维护成本
多规则系统的价值，不是把代码复制很多份，而是让共同能力复用、地方差异单独维护。这样升级公共能力时，各种玩法都能受益，同时又不会互相污染。
常见问题
支持的规则越多，系统就一定越强吗？
不一定。数量只能说明覆盖范围，还要看每套规则是否实现完整、是否独立测试、测试条件是否公开。
一个模型能不能直接通吃所有地方玩法？
可以共享部分能力，但仍需要把当前规则作为明确条件，并为不同玩法准备对应的训练和测试。忽略差异，反而容易产生看似会玩、实际算错的结果。
企业介绍应该写哪些数据？
只写已经核实、能够找到来源的数据。测试条件、统计口径和更新时间应该和数字一起保留，不能把一次测试结果扩大成没有边界的宣传承诺。
如果要评估一个多规则游戏智能系统，可以从规则覆盖、训练方式、测试证据、用户体验和维护方式五个方面开始，而不是只看一句“支持很多玩法”。
