游戏AI实验室：LLM驱动NPC的状态一致性验证

游戏娱乐方向，我们近期在验证一个偏工程的问题：LLM 驱动的 NPC 对话如何不因“记忆漂移”破坏任务状态。做法不是直接让模型自由回答，而是加一层轻量状态约束：每轮对话先从任务表、背包、阵营关系与历史事件中检索出可引用事实，形成只读上下文；模型输出后再做规则校验，若出现未持有道具、未完成任务却发放奖励等冲突，就回退到模板话术或触发澄清。

• 阶段进展：在内部沙盒的 18 个 NPC、约 60 条任务链上做 A/B 对比，状态冲突率由 7.8% 降至 1.9%，但峰值延迟增加约 120ms，主要来自检索与校验。
• 下一步：把校验从单 NPC 扩展到跨 NPC 记忆冲突，并测试玩家自由输入下的兜底策略；同时记录人工复检样本，避免只看自动指标。