核心架构设计
四层系统架构
参考《西部世界》的Host设计理念，构建完整的AI NPC自主决策系统：
1️⃣ 身份设定层 (Identity Layer)
定义NPC的核心身份，这是所有行为的基础：
- 核心身份：职业（商人/战士/学者）、背景故事、人生目标
- 性格参数：友善度、冒险精神、忠诚度、好奇心等可量化指标
- 关系网络：与其他NPC/玩家的初始关系图谱
- 行为边界：不可逾越的红线（如不背叛阵营、不伤害无辜）
2️⃣ 感知-记忆层 (Perception-Memory Layer)
NPC的"大脑"，决定了它如何理解和记住世界：
🔴 感知记忆
保持时间：10分钟内
实时捕捉当前场景信息：玩家行为、环境变化、对话内容
🟡 情景记忆
保持时间：1-7天
存储关键交互事件：任务完成、重要对话、情感峰值时刻
🟢 身份记忆
保持时间：永久
固定NPC核心设定：性格、职业、关系，保障一致性
3️⃣ 决策-行动层 (Decision-Action Layer)
核心决策引擎，融合大模型推理与规则约束：
感知输入
环境+玩家行为
记忆检索
相关记忆调取
LLM推理
生成行为意图
规则过滤
边界约束检查
动作执行
行为序列输出
4️⃣ 反馈-学习层 (Feedback-Learning Layer)
持续优化NPC行为的关键闭环：
- 玩家反馈收集：对话满意度、任务完成率、互动时长
- 行为效果评估：NPC行为是否符合预期、是否破坏体验
- 参数动态调优：根据数据迭代NPC性格权重和决策逻辑
NPC性格参数系统
可量化的"人格基因"
为每个NPC定义一套可量化的性格参数，影响其决策倾向：
友善度 (0-100)
影响对陌生玩家的初始态度
冒险精神 (0-100)
决定是否接受高风险任务
忠诚度 (0-100)
对阵营/玩家的忠诚程度
好奇心 (0-100)
主动探索和提问的倾向
情绪稳定性 (0-100)
面对压力时的反应模式
社交性 (0-100)
主动发起互动的频率
设计要点
性格参数不是静态的——玩家的行为可以影响NPC的性格变化。例如：持续帮助某NPC会提升其对玩家的信任度，背叛行为则会永久降低忠诚度。这创造了真正有意义的选择。
涌现式任务与叙事系统
从预设剧情到动态生成
利用LLM让NPC根据自身目标、记忆和玩家互动，动态生成个性化任务：
任务生成逻辑
// NPC任务生成Prompt模板
const taskPrompt = `
你是${npc.name}，${npc.profession}，目标是${npc.goal}。
你记得玩家${player.name}曾经${memory.summary}。
当前情况：${context.situation}
请基于你的性格和目标，生成一个合理的任务请求。
`;
const taskPrompt = `
你是${npc.name}，${npc.profession}，目标是${npc.goal}。
你记得玩家${player.name}曾经${memory.summary}。
当前情况：${context.situation}
请基于你的性格和目标，生成一个合理的任务请求。
`;
任务类型矩阵
- 主线任务：由NPC核心目标驱动，推动大故事线
- 关系任务：基于NPC与玩家的关系深度解锁
- 情境任务：由当前环境事件触发的临时任务
- 隐藏任务：需要特定条件组合才会触发
性能与成本优化
三级缓存 + 动态路由策略
解决大模型调用成本过高的核心问题：
分层处理架构
- 一级缓存（本地）：常用对话模板本地存储，直接匹配返回
- 二级缓存（云端）：玩家高频交互内容云端缓存，降低重复计算
- 三级缓存（知识图谱）：NPC通用知识预计算，减少大模型推理量
动态路由策略
- 简单交互：使用轻量级模型（本地推理，延迟<100ms）
- 复杂对话：调用云端大模型（深度推理，延迟<2s）
- 关键决策：多模型协同验证（确保行为合理性）
预估成本分布
通过分层架构，预计可将大模型调用降低70%+：
• 80%交互由本地缓存处理 → 零成本
• 15%交互由轻量模型处理 → 低成本
• 5%复杂交互调用大模型 → 精准投入
创作者赋能体系
低门槛NPC定义工具
让剧情策划甚至资深玩家也能便捷地定义和调教智能NPC：
工具设计原则
- 可视化配置：拖拽式性格参数调节，所见即所得
- 模板库：预设角色模板（商人/守卫/导师等），快速开始
- 对话测试：实时测试NPC对话效果，快速迭代
- 行为预览：模拟NPC在不同情境下的行为反应
创作者路径
- 普通玩家：通过交互"感受"智能，形成情感联结
- 进阶玩家：使用简化工具微调NPC性格
- 硬核创作者：完整工具链定义复杂NPC剧情线