开放世界 NPC 对话：LLM 实时生成 vs 脚本树，我们项目的取舍
参与一个开放世界 RPG 的叙事系统重构，聊聊 LLM 做 NPC 对话的实测：
**LLM 方案优点**：
- 玩家输入自由度极高，沉浸感强
- 任务线索可通过对话动态埋设
**痛点**：
- 人设漂移：聊十轮后 NPC 性格变了
- 剧透风险：模型可能说出未触发的主线信息
- 成本：高峰时段 token 费用可观
我们最终采用 **分层架构**：关键剧情节点走脚本树，日常闲聊走本地 7B + 严格 RAG 人设库。有在做类似系统的朋友吗？
回复 (3)
我们试过用状态机约束 LLM 输出 JSON，再映射到动画。人设漂移少很多，推荐。
策划角度：玩家其实不需要无限对话，需要的是「聊到关键情报」。建议设计对话体力值。
小团队用 7B 本地 + 50 条人设 few-shot 够了，别一上来就 GPT-4o。
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