AI NPC对话一致性定制：长期记忆与人格约束

在《游戏AI实验室》的娱乐方向探索中，我们近期聚焦大语言模型驱动的 NPC 对话：玩家可以自由输入，但角色必须“记得住、不崩人设”。这类需求在实践中通常落成对话一致性定制。

我们把问题拆成三件事：一是记忆分层，将事实（我送过你一把剑）、关系（你是我的雇主）与情绪状态分开存储，按衰减策略检索；二是人格约束，用少量示例与规则限定语气、称呼与知识边界，避免 NPC 说出世界观之外的现代词汇；三是可回溯审计，每次回复保留所引用的记忆条目，便于策划复盘调参。

· 阶段性进展：在自建中文奇幻剧本测试集（约 1200 轮多轮对话）上，20 轮以上的事实召回率由基线 63% 提升至 88%，人设越界率从 9.4% 降至 2.1%；开启记忆检索时单轮响应延迟中位数约 420ms。
· 下一步计划：接入任务系统做状态驱动的对话分支验证，并尝试让记忆写入与游戏存档对齐，保证读档后 NPC 关系不漂移。