AdaMARP：面向通用沉浸式角色扮演的自适应多智能体交互框架
人工智能
2026-01-19 v1 计算与语言
摘要
LLM 角色扮演旨在在交互式叙事中刻画任意角色，但现有系统通常存在沉浸感和适应性有限的问题。它们通常对动态环境信息建模不足，并假设场景和角色在很大程度上是静态的，对多角色编排、场景转换和即时角色引入提供的支持不够。我们提出了一个自适应多智能体角色扮演框架 AdaMARP，其特色在于一种沉浸式消息格式，该格式将 [Thought]、(Action)、<Environment> 和 Speech 交错排列，同时配备了一个显式的 Scene Manager，它通过伴随理由的离散动作（init_scene、pick_speaker、switch_scene、add_role、end）来管理角色扮演。为了训练这些能力，我们为 Actor Model 构建了 AdaRPSet，并为监督编排决策构建了 AdaSMSet，同时引入了 AdaptiveBench 用于轨迹级评估。在多个骨干网络和模型规模上的实验表明了一致的改进：AdaRPSet 增强了角色一致性、环境基础和叙事连贯性，其中 8B actor 的表现优于多个商业 LLM；而 AdaSMSet 实现了更平滑的场景转换和更自然的角色引入，仅使用 14B LLM 即超越了 Claude Sonnet 4.5。
引用
@article{arxiv.2601.11007,
title = {AdaMARP: An Adaptive Multi-Agent Interaction Framework for General Immersive Role-Playing},
author = {Zhenhua Xu and Dongsheng Chen and Shuo Wang and Jian Li and Chengjie Wang and Meng Han and Yabiao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.11007},
year = {2026}
}