在游戏AI实验室近期的一组实验里，我们尝试让NPC在多轮、跨场景对话中记住玩家说过的话，同时不偏离预设人设。做法不复杂：把角色设定拆成“不可变约束”（身份、口吻、立场）与“可写记忆”（玩家偏好、共同经历）；前者进入系统提示并参与输出校验，后者以结构化条目存入外部记忆库，检索时按时间衰减与语义相关性加权。
进展与数据：
- 在自建120段剧本测试集上，加入记忆检索与一致性校验后，人设违背率从约18%降至5%以下；但记忆条目超过约300条时，首字延迟由0.4秒升至1.1秒，需要分批召回。
- 下一步计划将记忆压缩为低维摘要，在端侧小模型上验证可行性，并引入“遗忘”机制，让过期信息自然淡出，避免NPC复述玩家早已忘记的细节。
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