МУЛЬТИАГЕНТНІ СИСТЕМИ ДЛЯ СИМУЛЯЦІЇ СКЛАДНИХ СОЦІАЛЬНИХ ВЗАЄМОДІЙ NPC
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2026.2.37Ключові слова:
мультиагентні системи, NPC, генеративні агенти, великі мовні моделі, емерджентний наратив, процедурна генерація квестів, ігровий штучний інтелект, соціальна симуляціяАнотація
Статтю присвячено розробленню концептуальних засад побудови мультиагентних систем для симуляції складних соціальних взаємодій неігрових персонажів (NPC) у відеоіграх з відкритим світом. Актуальність дослідження зумовлена суперечністю між потребою збереження авторської наративної керованості та зростаючими вимогами до автономності й адаптивності поведінки NPC, здатних формувати індивідуальні цілі, афективні стани та довгострокові плани. Традиційні підходи, зокрема скриптові моделі, кінцеві автомати станів, дерева поведінки та утилітарні системи, обмежують можливість генерації емерджентних соціальних сценаріїв і не забезпечують повноцінної інтеграції індивідуальної агентної поведінки з квестовою структурою гри. Метою статті є розроблення концептуальної архітектури мультиагентної системи на базі великих мовних моделей та обґрунтування механізму трансформації індивідуальних планів NPC у структуровані квестові ланцюжки для гравця. У роботі проаналізовано ключові компоненти сучасних генеративних агентів – потік спостережень, ієрархічну пам’ять із механізмом рефлексії, модуль адаптивного планування дій і засоби забезпечення наративної когерентності. Обґрунтовано доцільність переходу від скриптових моделей поведінки, характерних для більшості комерційних ігор з відкритим світом, до автономних агентних архітектур, у межах яких кожен персонаж функціонує як самостійний соціальний агент. Запропоновано концептуальну модель перетворення індивідуальних планів NPC на квестові ланцюжки для гравця, що ґрунтується на аналізі конфліктів між цілями агентів, визначенні точок перетину їхніх намірів та генерації емерджентних наративних послідовностей. Механізм реалізовано у вигляді п’ятиетапного циклу, який охоплює генерацію планів, виявлення та класифікацію конфліктів, формування структури квесту на основі інтеграції ієрархічного планування та LLM-наративізації, а також зворотний зв’язок із оновленням стану ігрового світу. Окрему увагу приділено питанням масштабованості, аналізу обчислювальних витрат і збереженню наративної когерентності в умовах одночасної роботи множини автономних агентів. У результаті дослідження визначено ключові архітектурні принципи мультиагентної соціальної симуляції: модульність, масштабованість, когерентність і замкнений цикл взаємодії «NPC – світ – гравець». Отримані результати формують теоретичне підґрунтя для створення ігрових систем із емерджентною наративною динамікою та підвищеним рівнем поведінкового реалізму.
Посилання
Delassus D. AI Toolkit – Give a brain to your NPCs, a header-only C++ library. Medium. URL: https://daviddelassus.
medium.com/ai-toolkit-give-a-brain-to-your-npcs-a-header-only-c-library-02a50ae9faed (дата звернення:
05.2025).
Bevilacqua F. Finite-State Machines: Theory and Implementation. Envato Tuts+. 2013. URL: https://code.tutsplus. com/finite-state-machines-theory-and-implementation--gamedev-11867t
Park J. S., O’Brien J. C., Cai C. J., Morris M. R., Liang P., Bernstein M. S. Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior. arXiv preprint arXiv:2304.03442. 2023. URL: https://arxiv.org/abs/2304.03442
Yang Z., Zhang Z., Zheng Z. et al. OASIS: Open Agent Social Interaction Simulations with One Million Agents. arXiv preprint arXiv:2411.11581. 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2411.11581
Wang G., Xie Y., Jiang Y., Mandlekar A., Xiao C., Zhu Y., Fan L., Anandkumar A. Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models. Transactions on Machine Learning Research. 2023. URL: https://arxiv.org/abs/2305.16291
Breault V., Ouellet S., Davies J. Let CONAN Tell You a Story: Procedural Quest Generation. Entertainment Computing. 2021. Vol. 38. 100422. DOI: 10.1016/j.entcom.2021.100422.
Peng X., Quaye J., Rao S. et al. Player-Driven Emergence in LLM-Driven Game Narrative. 2024 IEEE Conference on Games (CoG). IEEE, 2024. P. 1–8. URL: https://arxiv.org/abs/2404.17027
Ao J., Wu F., Wu Y., Swikir A., Haddadin S. Enhancing Game AI Behaviors with Large Language Models and Agentic AI. Proceedings of the 33rd ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering (FSE). 2025. DOI: 10.1145/3696630.3728553. URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3696630.3728553
Inworld AI. AI-powered gameplay in experiences from Ubisoft, NVIDIA, Xbox, and indie devs at GDC 2024. Inworld Blog. 2024. URL: https://inworld.ai/blog/gdc-2024
Inworld AI. How AI agents in video games are set to transform gaming. Inworld Blog. 2024. URL: https://inworld.ai/blog/ai-agents-in-video-games-current-and-future-state
Doran J., Parberry I. A Prototype Quest Generator Based on a Structural Analysis of Quests from Four MMORPGs. Proceedings of the 2nd International Workshop on Procedural Content Generation in Games. 2011. DOI: 10.1145/2000919.2000920.
Kim J. H., Shin Y., Park S. LIGS: Developing an LLM-Infused Game System for Emergent Narrative. Proceedings of the Extended Abstracts of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI EA ’25). ACM, 2025.URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3706599.3720212
Ashby T., Webb B. K., Knapp G., Searle J., Fulda N. Personalized quest and dialogue generation in role-playing games: A knowledge graph- and language model-based approach. Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. ACM, 2023. P. 1–20.
Wang F. LLM-based Few-shot Action System for NPCs in Virtual Reality Games. AIMEDIA
: The First International Conference on AI-based Media Innovation. 2025. URL: https://www.thinkmind.org/articles/aimedia_2025_1_30_40024.pdf
Prins V. L., Prins J., Preuss M., Gómez-Maureira M. A. Storyworld: Procedural Quest Generation Rooted in Variety & Believability. Proceedings of the AAAI Conference on AI and Interactive Digital Entertainment. 2023. Vol. 19, No. 1.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.




