在开放世界测试场景中，我们让 NPC 扮演 12 名固定角色，与测试玩家累计完成约 600 轮自由对话，考察记忆机制对角色一致性的影响。
做法上，把对话信息拆成三类：事实（玩家告知的内容）、态度（NPC 对玩家的好恶）、状态（任务、位置、关系阶段）。事实与状态写入带时间戳的结构化记忆库，态度以数值缓慢累积与衰减，再由检索模块按当前情境取用少量条目注入提示，避免把整段历史塞进上下文。
阶段性进展：
• 在 200 条人设一致性人工抽检中，接入关系状态记忆后，「出戏回答」（与角色身份或既有关系冲突的表达）比例由 21% 降至 9%，代价是平均响应延迟增加约 180ms；
• 关系阶段可视化后，测试玩家主动追问 NPC 过往经历的次数明显上升，但跨天续聊时仍有记忆漏召回，主要来自事实去重规则过于激进。
下一步计划：引入回合级记忆摘要与冲突消解策略，在 7 天连续登录的长周期会话中验证召回率与一致性，并尝试把关系状态开放给任务系统，使 NPC 的委托内容随关系演化而调整。
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