AI游戏NPC对白生成定制：人设约束与剧情一致性

在开放世界游戏中，NPC 对白长期依赖手工撰写，量大且难以随玩家行为动态变化。本实验室近期完成一组实验：以中小体量 RPG 任务链为对象，让大模型在固定人设卡（身份、语气、知识边界、禁忌话题）约束下生成 NPC 对白，并由规则层校验剧情状态。

关键发现有三点。其一，人设卡中加入「知识边界」字段后，NPC 说出超纲信息的比例从 18% 降至 5% 左右；其二，将任务状态机作为生成前置条件，可避免 NPC 提前「剧透」未解锁剧情，人工复检通过率明显提升；其三，纯生成仍会出现语气漂移，需要对每个 NPC 维护少量风格示例并做相似度过滤。

进展方面，已形成一套轻量流水线：人设卡 + 状态机 → 批量生成候选对白 → 规则校验与风格打分 → 人工抽检入库。下一步计划引入玩家行为日志做离线偏好评估，并测试在本地小参数模型上的可行性，以降低推理成本。