Проект SkyrimNet использует многоуровневую систему памяти для NPC, разделенную на краткосрочную, долгосрочную и вечную. Краткосрочная память хранит последние 50 событий из лога. Долгосрочная память содержит воспоминания, каждое из которых имеет показатель важности от 0.00 до 1.00 и эмоциональную окраску. В систему подается до 5 наиболее релевантных воспоминаний.
Вечная память NPC включает биографию: цели, навыки, отношения, стиль речи и психологический портрет. Система дополняет данные об игровом мире информацией из внешних поисковиков, если нужные сведения отсутствуют в базе знаний. Также нейросеть анализирует скриншоты локации, чтобы учитывать визуальный контекст, такой как погода или состояние построек.
Разработчик отмечает влияние семантических стереотипов, заложенных в LLM при обучении, которые могут искажать поведение персонажей. Например, нейросеть склонна защищать детей-NPC независимо от их характера. Кроме того, NPC обладают нулевой агентностью: они не генерируют внутренние инсайты и обращаются к своим знаниям только при получении внешнего стимула от игрока или событий в логе.
Для управления памятью внедрен механизм Decay, снижающий вероятность попадания старых воспоминаний в контекстный запрос. Несмотря на использование промптов для настройки ролевой модели, разработчик сталкивается с потерей значимости инструкций в больших объемах данных и необходимостью постоянной корректировки параметров для предотвращения шаблонных ответов и морализаторства со стороны ИИ.
