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状态不是人物小传
拆开 Needs、情绪、关系、记忆、身体状态与情境规则,明确每类参数在决策循环中的职责。
从角色状态、时间循环与行为执行出发,建立一个会观察、会行动、会失败,也能持续生活的最小智能体。
拆开 Needs、情绪、关系、记忆、身体状态与情境规则,明确每类参数在决策循环中的职责。
区分模拟 Tick、行为选择、结果反馈与慢速反思,让系统既能及时反应,也不会每一帧重新思考人生。
从候选、测试、评分与队列,一直追踪到移动、占用、执行、失败和真实世界状态更新。
保留稳定系统的确定性边界,让 LLM 处理语言、近似并列、高层意图与记忆压缩,而不是直接篡改世界。
将请求、命令、提示、物理介入与调试控制分开,使拒绝、协商、延后和执行都有可见结果。
通过故障注入、反事实、长时运行和玩家可读性测试,判断闭环是否可靠,而不是只看一段漂亮演示。