把大模型接进游戏NPC并不难，难的是让它在几十小时的游玩里始终“像那个人”。本期实验搭建了一个小型对话测试场：以配角NPC为对象，把角色卡（身份、口头禅、知识边界）、世界设定检索与对话记忆分层管理，再用规则化语气护栏约束输出长度与用词。
进展：在约1000轮内部对话测试中，明显出戏的比例（自曝AI身份、泄露未解锁剧情、语气突变）从初版约12%降至3%以下，单轮响应延迟控制在600ms内（含推理与规则过滤）。
要点：1）人设一致性更多依赖“知识边界”而非更长的提示词，明确NPC“不知道什么”比补充背景更有效；2）记忆需按剧情节点裁剪，否则旧信息会污染NPC当前立场。
下一步：引入多NPC之间的关系记忆与任务状态联动，观察群聊式场景下的立场漂移问题。
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