你好邻居阿尔法2

玩法核心依然是潜行与解谜，但AI的“自我学习”机制是本作最大的卖点，也是最大的争议点。邻居AI会记录玩家的行为模式——比如你常用的翻窗路线、喜欢躲藏的草丛，甚至你制造噪音的频率——并在后续的追逐中针对性地反制。这理论上能带来动态且充满挑战的体验，但实际执行中，AI的“学习”往往显得笨拙且不可预测。它可能突然变得异常敏锐，也可能在关键时刻“失忆”，导致游戏难度曲线像过山车一样失控。玩家可利用的工具（如制造噪音、使用监视设备）提供了战术多样性，但环境互动和物理效果的粗糙感削弱了策略的深度。整个游戏流程更像是一场与AI的猫鼠游戏实验，而非一个结构严谨的潜行冒险。

视觉表现是《你好邻居阿尔法2》最明显的短板。游戏采用了一种低多边形、色彩饱和的卡通风格，这在初代中尚能营造出一种诡异的童真感，但在本作中却显得廉价且缺乏细节。房屋内部的场景设计重复度高，纹理模糊，光影效果简陋，几乎看不到任何环境叙事的巧思。音效方面，邻居的怒吼和脚步声是主要的恐怖来源，但背景音乐的缺失和音效的单调让游戏氛围难以持续紧张。整体而言，视听体验停留在独立游戏的早期阶段，与2019年的发行时间点严重不符，更像是一个技术演示而非完整作品。