在《游戏AI实验室》的近期实验中，我们把重点放在「可长期共处的NPC」上：让角色在跨场景、多轮次交互中保持人设稳定，而不是每次开场都像初次见面。
做法上，把NPC记忆拆成三层——事实槽位（玩家说过的名字、委托、承诺）、关系状态（好感、信任、戒备）与叙事摘要（压缩后的对话要点）。每轮先做槽位抽取与冲突检测，再将与当前情境相关的条目注入提示，其余以摘要驻留，控制上下文长度。
进展：在自建中文开放世界测试集（约300段跨场景对话）上，长程人设违背率由基线18%降至约6%；玩家重复提问时事实复述一致率约92%。失败仍集中在「玩家主动改口」与「多任务并行」两类场景。
下一步将引入记忆的可撤销机制：NPC对玩家前后矛盾的说法给出符合人设的反应，而非简单覆盖或沉默，并评估其对任务完成率与沉浸感的影响。
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