AI游戏NPC对话一致性：人设记忆与剧情边界

在角色扮演类游戏里，NPC 最容易出戏的不是画质，而是记性与分寸：上一句还在托付遗物，下一句就忘了玩家是谁；或者被两三句话套出尚未解锁的剧情。我们把这类问题拆成两个可度量的约束——人设记忆与剧情边界。

做法是给 NPC 建一份结构化状态表，记录身份设定、与玩家的关系值和已解锁剧情节点，随对话轮次增量更新；生成前先检索相关记忆与当前可公开剧情，再交由语言模型组织台词，最后由规则层过滤越界内容。

· 进展：在自建剧本测试集（约 60 个多轮场景）中，设定性事实遗忘率从基线的三成降到一成以内，剧透类越界回答基本清零，代价是首字延迟增加约 200 毫秒。
· 下一步：把关系值从人工维护改为由对话事件自动结算，并验证长线存档下的记忆压缩策略。