首頁浙江大學推出沉浸式角色扮演框架，讓人工智慧互動更自然
人工智慧角色扮演正從簡單的文字對話，邁向豐富且沉浸式的戲劇體驗。 浙江大學與騰訊優圖實驗室的研究人員近期推出「AdaMARP」，這是一個自適應多智能體互動框架，旨在解決當前大型語言模型角色扮演中的關鍵弱點，例如環境感知能力薄弱及敘事僵化等問題。該框架賦予人工智慧如同導演般的場景管理與敘事能力。這項研究成果已獲國際會議 ACL 2026 錄用。
核心痛點：缺失的「環境」與「導演」
在當今的AI角色扮演中，使用者雖能與歷史或文學人物對話，但互動往往侷限於靜態場景內的文字交流。例如在偵探情境中，傳統AI系統的表現如同重複說話的機器，既無法從地毯上的蠟漬等環境線索推論，也無法處理多角色輪流發言及場景轉換等複雜敘事需求。這種空洞的模式，使得使用者難以感受到真實的沉浸感或敘事張力。
AdaMARP 框架：四通道訊息與動態調度
為打破此僵局，研究團隊設計了一套新的互動邏輯。首先，AdaMARP 引入「四通道訊息格式」，將每輪互動拆解為「思緒－行動－環境－言語」。AI 不再僅輸出對話，而是將環境氛圍（如搖曳的煤氣燈）、內心思緒與肢體語言交織成完整的因果鏈。
其次，該框架包含一個擔任敘事導演的「場景管理器」。它具備五項核心能力：初始化場景、選擇發言者、切換場景、動態引入新角色，以及結束互動。這使 AI 能自主決定何時從犯罪現場轉移到目擊者家中，或何時讓新嫌疑人推門而入。
訓練與評估：從文學到模擬
為了賦予 AI 真正的表演與導演能力，研究團隊建構了高品質的資料集 AdaRPSet 和 AdaSMSet。這些資料集包含 81 部經典文學作品中的深度角色檔案與互動軌跡，以及 20 種不同主題的合成情節。這確保了模型在掌握動態調度邏輯的同時，也能學習文學的質感。
此外，團隊還引入了名為 AdaptiveBench 的輔助評估框架。與傳統的單輪對話評估不同，AdaptiveBench 採用軌跡層級的評分機制，著重於角色一致性、環境感知能力，以及敘事進程的自然度。這為 AI 在複雜長文本互動中的表現提供了全面的評估。
此框架為偵探推理與冒險敘事等沉浸式互動場景開闢了嶄新的技術路徑。透過深度結合環境與敘事邏輯，AI 正從單純的聊天助理，進化為具備先進創造性意識的數位表演者。
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