游戏机制上，动物模拟逃亡模拟器构建了动态的环境系统与行为决策模型。环境包括地形、植被、水源等元素，这些元素会随时间变化，比如季节更替导致资源分布改变。动物的行为决策基于感知系统，能够识别威胁（如捕食者）和资源（如食物、庇护所），并通过学习算法调整逃亡路径和策略，例如选择更隐蔽的路线或利用环境特征（如地形遮挡）降低被捕食风险。
生态系统的模拟是逃亡模拟的关键部分，其中捕食者-猎物关系被重点刻画。捕食者的行为模式（如狩猎策略、活动范围）与猎物的逃亡行为形成动态平衡，玩家需要观察捕食者的移动规律，调整猎物的逃亡节奏，以提升生存概率。此外，资源获取也是逃亡过程中的重要环节，动物需要寻找食物和水源来维持体力，资源分布的不均衡性增加了逃亡的难度，迫使玩家制定合理的资源利用策略。
玩家在模拟器中的角色通常为动物个体或群体，通过控制其行为来影响逃亡结果。无论是单独行动还是群体协作，玩家的决策都会直接影响逃亡成功率。例如，群体逃亡时，个体间的配合（如掩护、分散）能提高整体生存率，而单独行动则需依赖更精准的判断。这种角色设定让玩家深入理解动物的社会行为与生存智慧，同时体验策略选择的乐趣。
该模拟器不仅具备娱乐价值，还具有教育意义。通过模拟真实的动物行为，玩家能够学习到动物在自然选择下的生存策略，如迁徙、伪装、群体防御等，从而对生物多样性保护产生更深刻的理解。同时，游戏中的策略挑战也能锻炼玩家的观察力、决策力和适应性，使其在虚拟环境中提升问题解决能力。
