在万国觉醒中实现自动练兵确实存在一定难度，主要受限于游戏机制设计和技术实现门槛。游戏本身并未提供官方自动化功能，玩家需依赖手动操作或第三方工具完成练兵流程。从资源管理、时间分配到兵种晋升逻辑，每个环节都需要精确规划，而自动化脚本的稳定性与合规性也是必须考量的因素。
练兵的核心难点在于资源与时间的动态平衡。训练高级兵种需消耗大量资源，且训练时间随兵种等级呈指数级增长。例如四级兵的原始训练时间可达7500秒/100单位，而加速道具的获取途径有限，需通过联盟帮助、科研加成或活动奖励逐步积累。游戏内虽有晋升机制可减少低级兵转高级兵的资源消耗，但自动化操作仍需解决资源实时监控与分配问题，否则易导致资源链断裂或练兵效率低下。
技术层面实现自动练兵需突破游戏操作限制。尽管部分玩家尝试通过红手指等辅助工具实现循环挂机，但功能仅限于基础操作如自动采集、建造加速等，练兵过程中的部队调度、战术调整等复杂操作仍需人工干预。游戏的反作弊系统对第三方脚本监测严格，使用非官方工具存在封号风险。完全依赖自动化工具练兵并不可取，合理利用游戏内机制才是稳妥选择。
从策略维度看，自动练兵需与武将培养、科技研发深度绑定。例如军事科技中的军事纪律研究可提升20%训练速度，而特定文明如德意志的骑兵训练加成也需纳入自动化决策逻辑。若忽略这些关联系统，单纯追求练兵数量会导致战力失衡。练兵节奏还需匹配联盟活动周期，如卡鲁拉克仪式等集体事件对兵力补充有特定需求，自动化方案需具备动态调整能力。
合规的自动化替代方案是优化手动操作流程。通过预设练兵队列、集中使用加速道具、定时收取资源等方式，能在不违反规则的前提下提升效率。例如优先训练低级兵再批量晋升，可节省30%以上的资源消耗；而利用斥候自动探索功能间接获取训练资源，也是官方允许的辅助手段。这些方法虽无法实现全自动，但能显著降低操作负担。
玩家应聚焦于文明特性选择、科研路线优化及联盟协作，通过系统化规划减少重复操作。未来若游戏更新官方自动化功能，或将彻底改变练兵生态，但当前阶段仍需在规则框架内寻求效率与安全的平衡点。
