AdaMARP团队 投稿
量子位 | 公众号 QbitAI

AI能实现真正的沉浸式扮演了。

大语言模型在角色扮演任务上进展迅速，但现有系统往往缺乏沉浸感和适应性：

环境信息未被充分建模，场景与角色也多为静态，难以支撑多角色调度、场景切换、动态引入新人等复杂叙事需求。

现在，浙江大学联合腾讯优图实验室提出AdaMARP（Adaptive Multi-Agent Interaction Framework for General Immersive Role-Playing）——

一种面向通用沉浸式角色扮演的自适应多智能体交互框架。

该框架通过四通道消息格式和场景管理器，让AI不仅会「说」，还会「想」、会「动」、会「感知环境」，并在复杂叙事中灵活切换场景、动态引入新角色。

目前该工作已被ACL 2026接收。

从跟AI聊天到和角色共处

大语言模型在角色扮演任务上的应用正快速普及：

用户可以设定任意角色（历史人物、小说角色、原创人设），与AI进行持续的叙事互动。

理想状态下，AI应当能够代入这个角色，在情境中保持人设一致、对环境敏感、对他人话语做出贴合关系的回应。

但现实中，大多数系统更像是会说话的聊天机器人：对话虽流畅，却缺少情境感和叙事张力。

以探案为例，故事往往在一个固定场景、固定人物之间反复进行，无法四处搜证、无法与不同证人轮番对质、无法让环境线索真正参与推理，缺乏真正的剧情推进和世界变化。

现有方法缺了环境信号，也缺了“组织者”

研究团队指出，当前角色扮演系统主要存在两类局限。

一、沉浸感不足：环境被当成「背景板」

不少工作只建模角色的台词（Speech）；后来有研究加入了动作（Action）或内心独白（Thought），但在叙事中，环境并非可有可无的装饰。

它会塑造氛围、推动因果，连接角色的行动、世界的变化与后续对话。

例如：案发现场地毯上的蜡痕、煤气灯照出的阴影角度、证人住所门口未干的泥渍……

这些环境信号既能支撑推理（蜡痕指向婚礼蜡烛，泥渍暗示来客方向），也能成为剧情转折的契机（换一个场景，就换一批证人和线索）。

若系统不把环境当作与台词、动作同等重要的信号来建模，角色就容易像是在一个空房间里自言自语，探案也就失去了「搜证」的实感。

二、互动结构过于静态：缺一个「会调度的导演」

多数系统假定：场景不变、人物不变、用户与某个固定角色一问一答。

但探案恰恰需要四处搜证：从案发现场到苏格兰场，从房东太太的公寓到嫌疑人的宅邸，每个场景都有不同的环境和证人。

谁来接下一句？是先问管家还是先问马车夫？何时换场景、何时引入新证人？

现有框架很少系统性地回答这些问题。

没有这些能力，故事就很难自然地「演下去」，更像是在一个封闭的聊天室里重复对话，而非一场真正的调查。

AdaMARP：四通道消息格式+场景管理器

AdaMARP从两个方向回应上述问题。

沉浸式消息格式： Thought–Action–Environment–Speech

AdaMARP 为每一轮交互定义了一种四通道交织的消息格式：

这样，一个完整的回应可以同时包含思考、动作、环境感知和言语，且顺序可灵活交织。

例如，福尔摩斯在讯问证人时：<煤气灯摇曳，证人下意识地瞥向壁炉上的时钟> [他在回避具体时间，那段时间他不在场]（用烟斗轻轻敲了敲桌面）案发当晚八点到九点，您究竟在哪里？

环境线索 → 内心推理 → 施压动作 → 追问话语，四者形成一条清晰的因果链，更贴近真实探案的节奏。

同时，环境不再只是点缀。

案发现场的物证摆放会支撑角色的推理链条；证人住所的布置（凌乱的书桌、未拆的信件）可以暗示性格与行踪；场景切换则自然引入新的证人与线索。

环境既参与氛围营造，也参与推理与叙事的因果。

自适应框架：三智能体+场景管理器的五种动作

AdaMARP将角色扮演建模为三个智能体的协作：

Actor模型：扮演所有非用户角色；User模型：代表用户方（可由 LLM 模拟或真人替代）；场景管理器（Scene Manager）：负责高层调度与控制。

场景管理器通过一组离散动作来驱动整场「演出」：

init_scene：初始化场景（如：贝克街 221B，或某起凶案现场）；pick_speaker：选择下一句由谁来说——是福尔摩斯追问、华生补充，还是证人陈述？并给出理由；switch_scene：切换场景（从案发现场到证人公寓，从苏格兰场到嫌疑人宅邸）；add_role：在叙事中动态引入新角色（新发现的证人、突然登门的访客，含人设与动机）；end：结束本场互动。

每一步决策都会输出对应的理由，使调度过程可解释、可约束。这样，系统既能决定「谁来接话」，也能决定「何时换场景搜证」「何时引入新证人」，从而支持更复杂、更开放的多角色探案叙事。

上述设计在实践中如何运转？不妨看一段福尔摩斯探案叙事的拆解。

各环节均由场景管理器调度，需要注意的是本案例仅仅用于理解，省略了部分细节例如详细的角色档案、角色动机场景管理器的原始输出等

完整示例：探案叙事中的AdaMARP

角色：福尔摩斯、华生。

初始场景：伦敦东区某寓所三层，案发后的深夜。厚重的窗帘半掩，煤气灯在风中摇曳，在墙面上投下晃动的影子。壁炉已熄，余烬旁的地毯上有一小块凝固的蜡痕，不远处散落着几根烧尽的火柴。福尔摩斯与华生立于现场中央，窗外隐约传来泰晤士河上的汽笛声。

场景管理器

选择的动作为：pick_speaker（speaker: 福尔摩斯）理由：侦探应先勘察现场并给出初步推理

福尔摩斯：<煤气灯昏黄，蜡痕在阴影中隐约可见> [烛泪的位置和形状……婚礼蜡烛，而且是左手持烛]（蹲下身捻起碎屑嗅了嗅，站起身）华生，去查查最近三个月内举办过婚礼、且家中有人左撇子的家庭。

场景管理器

选择的动作为：pick_speaker（speaker: 华生）
理由：福尔摩斯已下达指令，助手应领命执行

华生：（点点头）明白（推门而出）<走廊里传来渐远的脚步声，随后是马车驶离的声响>

场景管理器

选择的动作为：switch_scene理由：华生已前往调查，需切换至下一个搜证地点——案发地邻居的住所新场景：白教堂附近一栋老式公寓，房东太太的住处。狭窄的木楼梯吱呀作响，扶手蒙着一层油腻。二楼的走廊昏暗，炖菜的气味从尽头的厨房飘来。门厅狭小，壁炉上摆着一只廉价的瓷钟，墙角堆着未拆的信件。

场景管理器

选择的动作为：add_role（new_role: 房东太太，案发现场的邻居，这栋公寓的房东）理由：作为案发地邻居，可能掌握关键证词，需引入讯问

场景管理器

选择的动作为：pick_speaker（speaker: 福尔摩斯）理由：讯问应由侦探主导开场

福尔摩斯：（摘下礼帽，微微颔首）夫人，案发当晚八点到九点，您是否听见三楼有任何异常声响？

场景管理器

选择的动作为：pick_speaker（speaker: 房东太太）理由：需听取证人对时间线的陈述。

房东太太：<下意识地瞥向壁炉上的时钟>

场景管理器

选择的动作为：pick_speaker（speaker: 福尔摩斯）理由：证人出现回避迹象，应继续追问施压

福尔摩斯：[她在回避具体时间]（用烟斗轻轻敲了敲桌面）那段时间，您究竟在哪里？

场景管理器

选择的动作为：pick_speaker（speaker: 房东太太）理由：给证人回答的机会

房东太太：（咬了咬嘴唇，正要开口——）

场景管理器

选择的动作为：add_role（new_role: 雷斯垂德探长）理由：新证人线索出现，探长需汇报调查进展

场景管理器

选择的动作为：pick_speaker（speaker: 雷斯垂德）理由：探长带来新线索，应由其先行说明。

雷斯垂德：福尔摩斯先生，我们发现了新的证人，马车夫说他当晚载过一名黑衣男子……
……

初始场景、发言调度、场景切换、角色引入均由场景管理器驱动，且每步均以「选择的动作为：Action_name | 理由：Reason」的形式可解释。

这种结构化、多通道、多场景、多角色的连贯叙事，恰恰是AdaMARP旨在支撑的探案节奏。

训练数据：从文学提取+从主题合成

为训练上述能力，研究团队构建了两个数据集，分别面向Actor模型和场景管理器。

AdaRPSet：让角色「会演」

AdaRPSet面向Actor模型，由两个互补子集构成：

AdaRPSet-Extracted（文学提取）

从Goodreads「最佳书籍」榜单选取81本代表性文学作品，经三阶段管道构建：

(1) 分块：按章节切分并合并为合适长度的文本块；

(2) LLM提取：识别连贯场景与多角色互动轨迹，将对话直接转化为统一的Thought–Action–Environment–Speech 格式，严格区分角色动作与环境信号；

(3) 角色画像生成：按角色聚合全书证据，合成七维画像（身份与外貌、性格与心理、说话风格、能力兴趣、社会背景、个人经历、人际关系）。

每条轨迹采用多视角增强：同一场景下，轮流指定不同角色为主角，其余为NPC，从而扩展训练样本。

提取数据天然具有文学质感与人味，适合学习格式规范与基础演绎能力。

AdaRPSet-Synthesis（主题合成）

文学提取的轨迹多为单场景、角色固定的互动，对场景切换与动态引入新角色的覆盖不足。

研究团队因此构建合成数据：在20类主题（冒险、探索、探案、解谜、密谋、营救、逃亡、战斗、浪漫、友谊、竞争、背叛、和解、谈判、策略、魔法、末世等）下，由LLM生成情节级轨迹。

每条轨迹明确包含：初始情境、主控角色与多个辅助角色、多轮对话（统一格式），以及场景管理器的控制消息（如 switch_scene、add_role）。

每条轨迹至少包含一次场景切换和一次角色引入，用以强化模型对动态叙事的适应能力。

合成数据与提取数据在训练时合并，使Actor模型既能学格式与人味，又能学动态调度下的演绎。

关于两个互补子集对应的细节信息如下表所示。

其中Plots指的是初始情节片段（包含初始场景和初始角色）的数量，Roles指的是不重复的角色数量，Convs指的是指的是完整的角色扮演记录（初始情节片段和衍生的不同对话轨迹）的数量，Utterances指的是所有角色扮演记录中对话的数量，Avg. Turns 指的是每个角色扮演记录的平均对话数量。

AdaSMSet：让系统「会导」

AdaSMSet面向场景管理器，在AdaRPSet-Synthesis的基础上构建。

合成轨迹已包含init_scene、switch_scene、add_role、end等控制动作，但缺少最核心的发言者选择监督。

研究团队在每两段角色发言之间插入 pick_speaker 动作，由强指令遵循模型为每次选择生成自然语言理由（reason），并约束理由需具体、上下文相关，避免套路化表述。

AdaSMSet因而覆盖场景管理器的全部五类动作，为「何时换场景」「何时加人」「谁来接下一句」及对应理由提供端到端监督。

由于AdaSMSet源于AdaRPSet-Synthesis，因此对应的Plots、Roles和Convs的统计信息与其一致，由于添加了pick_speaker记录，因此最终的Utterances数量为496493，Avg.Turns为50.15。

两者的互补

AdaRPSet与AdaSMSet共同支撑AdaMARP：前者让角色「会演」（保持人设、响应环境、推进剧情），后者让系统「会导」（合理切换场景、引入角色、安排发言顺序）。

二者共享统一的角色画像与消息格式，确保Actor与场景管理器在同一叙事框架下协同工作。

AdaptiveBench：为什么还要自建评测？

有了训练数据和框架，还需要回答一个关键问题：

怎样评估「沉浸式、可适应」的角色扮演是否真的做得好？

现有很多评测更偏向「一句话好不好」或「单轮对话像不像这个人设」，难以覆盖AdaMARP所关心的几点：

整段故事，而不是单句回复：真实体验来自整条对话轨迹是否连贯、有张力，而非某一句是否优雅。环境与动作是否被真正用起来：环境线索有没有参与推理和叙事，动作是否和内心、台词呼应。多角色与场景切换是否自然：场景管理器有没有「带好这场戏」，包括什么时候换场景、什么时候加新角色、谁来接下一句。

为此，研究团队提出了AdaptiveBench：一个面向自适应角色扮演的仿真评测框架。

它从AdaRPSet-Synthesis的保留子集中选取剧情种子（20个话题，每个话题5个初始Plots，总共100个评估样本），在每个种子上同时运行三方角色：

用户模型（可以是真人或LLM Agent）作为「演员」的Actor模型负责调度的场景管理器

在每个种子上，场景管理器连续发出若干轮pick_speaker、switch_scene、add_role动作，驱动Actor与用户侧完成一整段多轮对话。完整轨迹生成后，再由评估模型从轨迹级别给出多维评分。

具体而言，AdaptiveBench主要从轨迹级别（Trajectory-level）评估模型，评分包含以下维度：

一、针对Actor模型的五大维度：

角色一致性（Character Consistency）：角色内心、动作、台词是否自洽？说话风格、身份背景、核心动机是否在整场戏中保持一致？环境基础（Environmental Grounding）：角色是否对环境有感知（如记住地毯上的蜡痕），并利用环境线索做出行动，而不是将环境当成死物？人际互动（Interpersonal Interaction）：能否听懂他人的话外音，并根据人物关系（如侦探对证人、侦探对助手）做出贴切的互动响应？叙事推进（Narrative Progression）：每一次发言是否提供了新信息、新动作或情绪发展，推动故事向前走，而不是原地打转？指令遵循（Instruction Compliance）：是否严格遵守了四通道格式要求，不越俎代庖替其他角色或系统说话？

二、针对场景管理器（Scene Manager）的四大维度：

场景理解（Scene Understanding）：能否正确跟踪当前场景的进展，判断何时该切换到下一个场景（比如搜证结束，转往证人公寓）？发言纪律（Speaker Discipline）：能否合理安排轮次？是否让所有人在恰当的时机说话，不冷落用户，也不让NPC连续霸麦？角色引入判断（Role Introduction Judgment）：何时需要引入新角色？引入的时机和理由是否能推动剧情？整体评价（Overall Assessment）：这三个维度的配合是否流畅，整场「戏」的导演节奏感好不好？

通过 AdaptiveBench，AdaMARP 不只是「有一个好看的框架设计」，而是可以在统一的仿真环境下，对不同模型、不同训练方式的优劣进行可重复、可量化的比较。

从叙事逻辑与情境交互能力来看，AdaMARP能够产出更连贯的内心—行为—言语链，更好地利用环境推动叙事（例如探案中的物证与场景线索），并在多角色、多场景的复杂情境中实现灵活调度（例如切换场景搜证、与不同证人轮番对质）。

这为无论是探案推理、冒险叙事还是其他需要情境与调度的互动的更沉浸式的AI角色扮演提供了一个新的技术路径。

项目主页：
https://xuzhenhua55.github.io/AdaMARP/#overview