AI Agent 在角色扮演场景的研究进展

导读丨从“对话工具”到“任务执行者”，AI Agent 所驱动的技术浪潮正在席卷全球产业，成为众多开发者和企业关注的焦点。在近期举办的 DataFunSummit：AI Agent 技术与应用峰会上，腾讯游戏数据分享了 AI Agent 在角色扮演场景的研究进展，探讨了角色扮演智能体的构建方式和应用场景。

作者：腾讯游戏数据应用研究员 王文瑾

内容整理：DataFun社区志愿者 陈锡杜

什么是角色扮演智能体？

角色扮演智能体（AI Agent）是指让智能体扮演指定的角色，并与环境进行交互。角色可以是已知的，也可以是全新的虚拟角色。基本思路是在现有智能体的基础上，通过为智能体指定角色属性与行为（如性格、说话方式、行为习惯等），并同时指定该角色担任的职责与任务（如游戏陪玩、医生、律师等），让智能体按照此规范与用户或其他角色互动[1]。

核心要素：

定义角色身份、明确角色任务、设定所处环境、本质是“智能体扮演指定的角色与环境进行交互”。

应用场景：

• 医疗：智能体扮演医生、护士、检测员等多个职业，协同辅助病人完成诊断。

• 软件开发：多个智能体分别扮演开发者、产品经理、项目经理等不同岗位，协作开发新软件。

• 大模型评测：智能体作为裁判评测其他模型的表现，实现模型的自适应迭代；或扮演心理学家/心理咨询师，评测心理健康程度。

• 游戏：应用于游戏中的智能 NPC 或智能助手等场景

 

角色扮演 AI Agent 的构建方式主要分为两大类：第一类是基于单个模型 +Prompt ，核心是构建描述角色信息的提示词（Profile），将其输入给大模型，让大模型基于此上下文指导与用户完成对话；第二类是基于 Agent 框架的工作流，核心是借助智能体框架中的意图理解/改写、检索等组件，加强角色扮演能力。

初步搭建后，这两类方法都会面临一些问题，其行为模式与预期往往差异较大，常出现行为不稳定或角色扮演出戏等问题。

构建角色扮演智能体的挑战

构建角色扮演智能体主要面临三大挑战：

第一、提升角色忠实度。也就是确保角色与其人设一致。由于角色通常有复杂的设定，除了年龄、性别等基础信息外，还包括角色的时代背景（古代还是现代）、知识范围（古代人不应该知道现代知识）等，智能体需要确保其言行严格遵循人设。然而，大模型的幻觉问题严重，在不知道时会尝试编造回应，导致扮演“出戏”。

第二、构建长期记忆。这也是智能体模拟人类社会行为、表现趋近于人的关键。然而，大模型目前能处理的上下文有限，无法将所有交互历史存入模型的 Prompt 中。

第三、如何评估智能体角色扮演的表现。除了正常对话能力外，还应当关注其言行习惯和性格特点是否与所扮演的角色相似，人工评测通常只能体验智能体在部分维度上的表现，无法进行全面测试，因此需要设计更系统的自动化评测方式。

 

接下来，我们就针对上述三项挑战，分别介绍相应的应对思路与技术方案。

如何提升角色忠诚度？

针对这一项挑战，我们有以下四种技术思路。

思路一：构建更全面、更细致的 Prompt

基本思路：构建一个更全面、更细节的 Prompt，将角色的一切信息包含进去，以指导模型完成任务。例如，为了更好地反映角色和其他人物间的关系，一种思路是通过“喜爱度”和“熟悉度”两个指标描述人物关系，并根据时间或事件的发展动态调整两个指标的取值[5]。