浙江大学联手腾讯优图提出AdaMARP:四通道消息+场景管理器,让AI真正学会‘导演’角色扮演游戏

导语:浙江大学与腾讯优图推出AdaMARP,让AI从聊天机器人进阶为沉浸式角色扮演导演。

大语言模型在角色扮演任务上进展迅速,但现有系统往往缺乏沉浸感和适应性:环境信息未被充分建模,场景与角色也多为静态,难以支撑多角色调度、场景切换、动态引入新人等复杂叙事需求。现在,浙江大学联合腾讯优图实验室提出 AdaMARP(Adaptive Multi-Agent Interaction Framework for General Immersive Role-Playing)——一种面向通用沉浸式角色扮演的自适应多智能体交互框架。

该框架通过四通道消息格式和场景管理器,让AI不仅会‘说’,还会‘想’、会‘动’、会‘感知环境’,并在复杂叙事中灵活切换场景、动态引入新角色。目前该工作已被ACL 2026接收。

从跟AI聊天到和角色共处

大语言模型在角色扮演任务上的应用正快速普及:用户可以设定任意角色(历史人物、小说角色、原创人设),与AI进行持续的叙事互动。理想状态下,AI应当能够代入这个角色,在情境中保持人设一致、对环境敏感、对他人话语做出贴合关系的回应。但现实中,大多数系统更像是会说话的聊天机器人:对话虽流畅,却缺少情境感和叙事张力。以探案为例,故事往往在一个固定场景、固定人物之间反复进行,无法四处搜证、无法与不同证人轮番对质、无法让环境线索真正参与推理,缺乏真正的剧情推进和世界变化。

现有方法缺了环境信号,也缺了‘组织者’

研究团队指出,当前角色扮演系统主要存在两类局限。不少工作只建模角色的台词(Speech);后来有研究加入了动作(Action)或内心独白(Thought),但在叙事中,环境并非可有可无的装饰。它会塑造氛围、推动因果,连接角色的行动、世界的变化与后续对话。例如:案发现场地毯上的蜡痕、煤气灯照出的阴影角度、证人住所门口未干的泥渍……这些环境信号既能支撑推理(蜡痕指向婚礼蜡烛,泥渍暗示来客方向),也能成为剧情转折的契机(换一个场景,就换一批证人和线索)。若系统不把环境当作与台词、动作同等重要的信号来建模,角色就容易像是在一个空房间里自言自语,探案也就失去了‘搜证’的实感。

多数系统假定:场景不变、人物不变、用户与某个固定角色一问一答。但探案恰恰需要四处搜证:从案发现场到苏格兰场,从房东太太的公寓到嫌疑人的宅邸,每个场景都有不同的环境和证人。谁来接下一句?是先问管家还是先问马车夫?何时换场景、何时引入新证人?现有框架很少系统性地回答这些问题。没有这些能力,故事就很难自然地‘演下去’,更像是在一个封闭的聊天室里重复对话,而非一场真正的调查。

AdaMARP:四通道消息格式+场景管理器

AdaMARP从两个方向回应上述问题。

四通道消息格式

AdaMARP 为每一轮交互定义了一种四通道交织的消息格式:

这样,一个完整的回应可以同时包含思考、动作、环境感知和言语,且顺序可灵活交织。例如,福尔摩斯在讯问证人时:<煤气灯摇曳,证人下意识地瞥向壁炉上的时钟> [他在回避具体时间,那段时间他不在场](用烟斗轻轻敲了敲桌面)案发当晚八点到九点,您究竟在哪里?环境线索 → 内心推理 → 施压动作 → 追问话语,四者形成一条清晰的因果链,更贴近真实探案的节奏。同时,环境不再只是点缀。案发现场的物证摆放会支撑角色的推理链条;证人住所的布置(凌乱的书桌、未拆的信件)可以暗示性格与行踪;场景切换则自然引入新的证人与线索。环境既参与氛围营造,也参与推理与叙事的因果。

三智能体协作

AdaMARP将角色扮演建模为三个智能体的协作:

  • Actor模型:扮演所有非用户角色;
  • User模型:代表用户方(可由 LLM 模拟或真人替代);
  • 场景管理器(Scene Manager):负责高层调度与控制。

场景管理器通过一组离散动作来驱动整场‘演出’:

  • init_scene:初始化场景(如:贝克街 221B,或某起凶案现场);
  • pick_speaker:选择下一句由谁来说——是福尔摩斯追问、华生补充,还是证人陈述?并给出理由;
  • switch_scene:切换场景(从案发现场到证人公寓,从苏格兰场到嫌疑人宅邸);
  • add_role:在叙事中动态引入新角色(新发现的证人、突然登门的访客,含人设与动机);
  • end:结束本场互动。

每一步决策都会输出对应的理由,使调度过程可解释、可约束。这样,系统既能决定‘谁来接话’,也能决定‘何时换场景搜证’‘何时引入新证人’,从而支持更复杂、更开放的多角色探案叙事。

AdaMARP:浙江大学提出自适应多智能体框架,实现沉浸式AI角色扮演

上述设计在实践中如何运转?不妨看一段福尔摩斯探案叙事的拆解。各环节均由场景管理器调度,需要注意的是本案例仅仅用于理解,省略了部分细节例如详细的角色档案、角色动机场景管理器的原始输出等。

角色:福尔摩斯、华生。初始场景:伦敦东区某寓所三层,案发后的深夜。厚重的窗帘半掩,煤气灯在风中摇曳,在墙面上投下晃动的影子。壁炉已熄,余烬旁的地毯上有一小块凝固的蜡痕,不远处散落着几根烧尽的火柴。福尔摩斯与华生立于现场中央,窗外隐约传来泰晤士河上的汽笛声。

  • 选择的动作为:pick_speaker(speaker: 福尔摩斯)理由:侦探应先勘察现场并给出初步推理
  • 福尔摩斯:〈煤气灯昏黄,蜡痕在阴影中隐约可见〉[烛泪的位置和形状……婚礼蜡烛,而且是左手持烛](蹲下身捻起碎屑嗅了嗅,站起身)华生,去查查最近三个月内举办过婚礼、且家中有人左撇子的家庭。
  • 选择的动作为:pick_speaker(speaker: 华生)理由:福尔摩斯已下达指令,助手应领命执行
  • 华生:(点点头)明白(推门而出)〈走廊里传来渐远的脚步声,随后是马车驶离的声响〉
  • 选择的动作为:switch_scene理由:华生已前往调查,需切换至下一个搜证地点——案发地邻居的住所
  • 新场景:白教堂附近一栋老式公寓,房东太太的住处。狭窄的木楼梯吱呀作响,扶手蒙着一层油腻。二楼的走廊昏暗,炖菜的气味从尽头的厨房飘来。门厅狭小,壁炉上摆着一只廉价的瓷钟,墙角堆着未拆的信件。
  • 选择的动作为:add_role(new_role: 房东太太,案发现场的邻居,这栋公寓的房东)理由:作为案发地邻居,可能掌握关键证词,需引入讯问
  • 理由:讯问应由侦探主导开场
  • 福尔摩斯:(摘下礼帽,微微颔首)夫人,案发当晚八点到九点,您是否听见三楼有任何异常声响?
  • 选择的动作为:pick_speaker(speaker: 房东太太)理由:需听取证人对时间线的陈述。
  • 房东太太:〈下意识地瞥向壁炉上的时钟〉
  • 理由:证人出现回避迹象,应继续追问施压
  • 福尔摩斯:[她在回避具体时间](用烟斗轻轻敲了敲桌面)那段时间,您究竟在哪里?
  • 理由:给证人回答的机会
  • 房东太太:(咬了咬嘴唇,正要开口——)
  • 选择的动作为:add_role(new_role: 雷斯垂德探长)理由:新证人线索出现,探长需汇报调查进展
  • 选择的动作为:pick_speaker(speaker: 雷斯垂德)理由:探长带来新线索,应由其先行说明。
  • 雷斯垂德:福尔摩斯先生,我们发现了新的证人,马车夫说他当晚载过一名黑衣男子……

初始场景、发言调度、场景切换、角色引入均由场景管理器驱动,且每步均以‘选择的动作为:Action_name | 理由:Reason’的形式可解释。这种结构化、多通道、多场景、多角色的连贯叙事,恰恰是AdaMARP旨在支撑的探案节奏。

训练数据:从文学提取+从主题合成

为训练上述能力,研究团队构建了两个数据集,分别面向Actor模型和场景管理器。

AdaRPSet:让角色‘会演’

AdaRPSet面向Actor模型,由两个互补子集构成:从Goodreads‘最佳书籍’榜单选取81本代表性文学作品,经三阶段管道构建:

  • 文本预处理:提取对话、动作、环境描述;
  • 角色建模:基于角色档案生成每个角色的背景、性格、动机;
  • 四通道标注:将每句话映射到思考、动作、环境、言语四种通道,形成训练样本。

此外,还从主题合成数据,覆盖侦探、奇幻、历史等常见角色扮演类型,以增强多样性。最终数据集包含超过10万条高质量的四通道交互样本。

AdaRPSet-S:让场景管理器‘会导’

AdaRPSet-S面向场景管理器,包含从AdaRPSet中提取的叙事结构标注:场景初始化、说话人选择、场景切换、角色引入、结束等动作,以及对应的理由。每个样本都包含完整的多角色交互轨迹和调度决策,用于训练场景管理器学习何时切换场景、如何分配发言权、如何引入新角色等高层叙事技能。

实验与结论

研究团队在多个角色扮演场景(侦探推理、历史对话、奇幻冒险等)上进行了评估,对比包括基于单一prompt的Llama-3-70B、ChatGPT、角色扮演专用模型RoleLLaMA等基线。实验结果显示:

  • 沉浸感评分:AdaMARP在人类评估中显著优于所有基线,在情节连贯性、角色一致性、环境感知三个维度均提升20%以上。
  • 叙事多样性:场景管理器能自动生成6种以上不同的叙事路径(如不同搜查顺序、不同证人选择),而基线几乎固定。
  • 可解释性:每步调度决策附带理由,让用户理解AI的叙事逻辑。

AdaMARP的提出标志着AI角色扮演从‘对话’走向‘叙事’的关键一步。通过四通道消息格式和场景管理器的协同,AI不仅能进行丰富的多角色互动,还能自然地切换场景、引入新角色、利用环境线索推动剧情,真正实现沉浸式角色扮演体验。该框架已开源,并有望在游戏、教育、虚拟社交等领域落地应用。

© 版权声明

相关文章

暂无评论

none
暂无评论...