论文页面 - BOOKMARKS: 高效的主动故事线记忆用于角色扮演

来源：https://huggingface.co/papers/2605.14169

摘要

BOOKMARKS 是一个基于搜索的记忆框架，通过结构化的书签主动管理任务相关信息，捕捉详细角色行为和故事元素，从而改进角色扮演代理。

记忆系统 (https://huggingface.co/papers?q=Memory%20systems) 对于角色扮演代理 (https://huggingface.co/papers?q=role-playing%20agents) (RPA) 维持长程一致性至关重要。然而，现有的 RPA 记忆方法（例如，角色画像）主要依赖循环摘要 (https://huggingface.co/papers?q=recurrent%20summarization)，其压缩过程不可避免地丢弃重要细节。为解决此问题，我们提出一个名为 BOOKMARKS (https://huggingface.co/papers?q=BOOKMARKS) 的基于搜索的记忆框架 (https://huggingface.co/papers?q=search-based%20memory)，该框架针对当前任务（例如，角色扮演）主动初始化、维护和更新任务相关片段 (https://huggingface.co/papers?q=task-relevant%20pieces) 的书签 (https://huggingface.co/papers?q=bookmarks)。一个书签被结构化为在故事线特定时间点上对一个问题的回答。对于每个当前任务，BOOKMARKS (https://huggingface.co/papers?q=BOOKMARKS) 选择可复用的现有书签 (https://huggingface.co/papers?q=bookmarks) 或初始化新的书签（在故事开头）并附带有用的问题。这些书签 (https://huggingface.co/papers?q=bookmarks) 随后同步到当前故事点，其答案相应更新，从而可在未来的基础 (https://huggingface.co/papers?q=grounding) 轮次中高效复用。与循环摘要 (https://huggingface.co/papers?q=recurrent%20summarization) 相比，BOOKMARKS (https://huggingface.co/papers?q=BOOKMARKS) 提供 (1) 主动基础 (https://huggingface.co/papers?q=grounding) 以捕获任务特定细节，以及 (2) 被动更新以避免不必要的计算。在实现上，BOOKMARKS (https://huggingface.co/papers?q=BOOKMARKS) 支持概念、行为和状态搜索 (https://huggingface.co/papers?q=state%20search)，每种搜索均由高效的同步 (https://huggingface.co/papers?q=synchronization) 方法驱动。BOOKMARKS (https://huggingface.co/papers?q=BOOKMARKS) 在来自 16 个作品的 85 个角色上显著优于 RPA 记忆基线，证明了基于搜索的记忆 (https://huggingface.co/papers?q=search-based%20memory) 对于 RPA 的有效性。

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