游戏NPC长时记忆对话AI实验：一致性与可控性

在《游戏AI实验室》近期实验中，我们围绕RPG场景的NPC长时记忆对话做了小规模验证。目标不是让NPC无限自由生成，而是在既定人设、世界观与任务状态下，稳定记住玩家前序交互，并在后续对话中正确引用。

方法上，将玩家交互写入结构化记忆库，按人物、地点、任务、情感倾向分桶；对话时先检索相关记忆，再由轻量策略层约束可提及范围，最后生成回复。测试用30个脚本任务、约2000轮对话，重点观察记忆召回准确率、人设越界率、任务信息错漏率。

进展：当前记忆召回准确率约86%，人设越界率从无约束基线的17%降至6%，但跨场景长周期记忆仍有衰减。
下一步：加入时间衰减与冲突消解机制，并扩展到多NPC互相传话场景，观察信息在群体中的失真与扩散控制。