從非玩家角色到人工智能體：虛擬現實媒介的 “終極生活”敘事

2024年年初，英偉達（NVIDIA）發布了AvatarCloudEngine（ACE）技術，旨在幫助游戲開發人員使用生成式AI將數字化身變為現實，從而使普通的非玩家角色（Non-PlayerCharacters，簡稱NPC）變成動態、可互動的智能體角色，并通過展開對話或提供游戲知識來幫助玩家完成任務。在其發布的案例視頻中，畫面內的酒保與顧客，同時與畫面外的觀眾進行“無縫”對話，當酒保向觀眾遞酒的時候，觀眾期待去接住那一杯酒，而非簡單看到那一杯酒。[1即使是目前最具沉浸感的智能體敘事，其核心機制仍然無法實現智能角色、動態環境與真實玩家之間的具身性互動。因此，虛擬現實媒介與人工智能技術之間能夠產生深刻而緊密的鏈接，即真實觀眾的具身性與人工智能體（ArtificialIntelligenceAgent，簡稱AIAgent）的涌現性相匹配，從而產生具備實時響應潛力的智能體敘事。

尤其是在生成式技術、空間計算、虛擬數字人等技術實體深度嵌入虛擬現實媒介生態之后，人工智能的敘事方法轉化為涌現化生成，原有的故事腳本、交互動作、實時對話等所依托的數據庫被ChatGPT等大語言模型所取代，呈現出涌現敘事的新邏輯。[2對于虛擬現實媒介而言，NPC既是劇情內容的重要承載者，又是塑造故事世界沉浸感的執行者，還是與體驗者建立情感連接的交互者，其角色設計直接關系到敘事框架的完整性與連貫性。所謂的涌現敘事邏輯主要體現為其敘事本體發生根本性變化，真正從原有敘事客體的NPC延展為敘事主體的AIAgent，其不再只是簡單的背景存在或推動流程的工具人，而是逐漸成為能夠理解、適應甚至改變環境的動態伙伴。

如同杰里米·貝倫森所言，“有了優秀的人工智能，敘事和故事就會從個人的互動中涌現出來”。[3本文以從NPC到AIAgent的虛擬現實媒介角色的敘事主體性變遷為主線，同時探析虛擬現實媒介中人工智能體敘事的表征，闡明體驗者與人工智能體之間的協作化敘事機制，進而將此問題放置在虛擬現實媒介的“終極生活”敘事框架下，為虛擬現實媒介敘事研究提供全新的理論視角與實踐框架。

一、虛擬現實媒介中非玩家角色的敘事主體性

所謂非玩家角色，主要與玩家角色（PlayerCharacters，簡稱PC）相對應，一般指由計算機程序控制，而非真人玩家直接操縱的角色。當然，NPC的相關概念早在電子游戲誕生之前就已經存在。世界上首個被公認為NPC的是20世紀40年代的電子游戲機《取子機》（Nimatron），它搭載在同名的電機設備之上，首次亮相于紐約世界博覽會。觀眾通過按動設備上的按鈕，與機器進行尼姆游戲的對決。[4盡管《取子機》沒有固定的虛擬形象或聲音反饋，但它能夠根據體驗者的實時操作作出響應，并表現出獨特的行為模式。一般而言，NPC是劇情的推動者，通過與真人玩家的對話和行動來引導故事發展，也是輔助的服務者，承載著商品交易、任務發布、技能傳授等諸多功能。長久以來，無論NPC在互動電影、電子游戲、虛擬現實媒介等故事世界中承擔何種角色，其一直是作為敘事客體而存在的，并不斷隨著技術的迭代進行多維度更新。

1.傳統游戲媒介中的NPC

早期傳統游戲媒介研究往往將NPC作為虛擬世界中的輔助角色，用于提供游戲任務、解釋背景故事、增強互動性，如經典街機游戲《迷宮戰爭》（MazeWar ）中作為玩家的競爭對手或障礙物的虛擬對手等。約瑟夫·貝茨在交互式虛擬角色研究中，將NPC定義為服務于敘事的輔助角色。[5珍妮特·默里研究游戲的經典著作《全息甲板上的哈姆雷特》（HamletontheHolodeck）也關注到NPC在敘事世界中的敘事補充作用。此后，角色扮演類游戲逐步開始對NPC概念進行探索與延展。早期角色扮演游戲中的NPC通過對話框、浮動文本、表情、獨白等方式展現出對體驗者的反饋，進行即時敘事，而后期的角色扮演游戲則開始引入互動式對話或分支對話，在體驗者與NPC的交談中，體驗者可以選擇對話選項列表，并引導NPC作出不同的回應，甚至部分選擇可能會影響游戲的進程及敘事。

一般而言，以角色扮演為代表的電子游戲基本采用“腳本驅動型”的技術模式，以固定對話和行為腳本為核心，由開發者預先設計好NPC的行為框架。這一階段主要采用的是“有限狀態機”和“行為樹”兩種技術邏輯。一方面，“有限狀態機”是一種在狀態數量有限的前提下，程序在狀態之間轉移并發生相應行為的數學計算模型。在這種框架下，不同的NPC行為被分解為若干個離散的狀態，并通過特定的觸發條件實現狀態切換，在某種程度上提升了NPC的動態互動能力。如當某個敵對NPC檢測到體驗者靠近時，便會主動攻擊體驗者，而當其血量降至一定值后，可能會選擇撤退、求援甚至釋放傷害數值更高的技能等。另一方面，相較于“有限狀態機”，“行為樹”在結構上更為復雜，往往通過樹形架構組織NPC行為，每個根節點都對應著一種特定的邏輯或操作，其執行過程從根節點開始，根據節點屬性及其條件遞歸判斷并觸發后續動作?！靶袨闃洹钡倪壿嫼诵脑谟谌齻€關鍵概念：一是條件節點，用于判斷是否滿足狀態轉換條件；二是動作節點，負責執行具體的NPC行為；三是并行節點，在滿足觸發條件時，允許其所有子節點同時運行，從而實現更復雜的行為模式。如在日本游戲廠商南夢宮開發的經典游戲《吃豆人》中，體驗者在躲避四個不同顏色的NPC追擊的同時，需要“吃掉”場景內的所有豆子。值得注意的是，這四個NPC擁有各自獨特的行為模式：紅色NPC會緊緊追隨體驗者，粉紅色NPC和淺藍色NPC根據體驗者的移動方向試圖圍堵，而藍色NPC則在靠近體驗者時選擇遠離。

隨著深度學習、大數據等技術的發展，特別是在深藍（DeepBlue）擊敗國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫、阿爾法狗（AlphaGo）戰勝圍棋冠軍李世石等里程碑式事件的推動下，基于深度學習和大數據的競技對戰型NPC開始廣泛應用于游戲開發中。以MOBA（多人在線戰術競技）類游戲為例，在Dota2這樣的競技游戲中，NPC早已超越了傳統意義上的任務執行者，當敵我雙方進入戰斗狀態時，對方NPC不再僅僅執行簡單的攻擊命令，而且需要在一個動態、多變的戰場環境中作出復雜的決策，如實時分析戰場信息，包括敵方英雄的位置、周圍小兵的血量、自身的生命與法力狀況，以及可能的戰術選擇（如技能使用時機、逃跑或反擊等）。整體來看，上述的腳本型NPC和競技型NPC仍然只是作為敘事客體工具而存在的，因其有限的程序開發結構，其行為完全依賴開發者的規則設定，缺乏適應用戶行為和環境變化的能力，同時缺乏一定的成長性、靈活性和自適應能力，難以實現大規模動態涌現。

2.虛擬現實媒介中的NPC

虛擬現實媒介將傳統視聽媒介中處于感知終端的被動觀眾，轉化為具有現象學意義的具身敘事主體。這種范式轉換在技術現象學層面呼應了伊德技術意向圖式中“人一技術一世界”的具身關系概念，即VR設備通過六自由度追蹤與多模態反饋系統，將觀眾的身體運動編碼為虛擬空間的時空坐標，使物理性軀體升華為“現象學的身體”。[在這一認知框架下，作為主體的觀眾與共同在場的NPC通過直接或間接的交互，進行符合角色邏輯的動態交流。如NPC可以通過注視、對話、互動等方式，增強觀眾的存在感，提供了一種活躍的和富有想象力的能動性，同時作為一種深層次情感的審美工具，開啟觀眾在VR世界中的想象敘事。[也就是說，在虛擬現實媒介中，NPC需要具有更強的類人性，以此成為觀眾與VR世界互動的情感觸點，影響觀眾在虛擬現實世界中與虛擬角色的親密感、同理心和沉浸感等。[9

以VR電影《墻壁里的狼》（TheWolvesIntheWall）為例，小女孩Lucy從影片開場就打破了影像的第四面墻，通過虛擬的“雙手”暗示交互意圖，邀請觀眾伸出雙手完成自我身份確認。隨后的敘事中，Lucy通過遞相機、直視觀眾、揮手示意等方式，持續與觀眾保持交流。這種設計將觀眾視為始終在場的朋友，不僅增強了角色對觀眾行為的敏感性，還進一步模糊了現實與虛擬之間的界限，讓觀眾真正融入敘事體系，成為故事發展中的關鍵部分。

在虛擬現實沉浸式探索體驗項目《消失的法老》中，NPC的設計涵蓋了多種角色功能，如前期是為觀眾提供金字塔歷史背景的導游角色，后期則是引領敘事高潮的“法老貓”。這些NPC始終通過符合其角色特質的語言和行為，將觀眾設定為金字塔的游客或探索者，讓故事進程發生在觀眾的參與與對話之間，構建出一種對話驅動的敘事模式。目前許多VR大空間都采用了以對話為驅動的敘事模式，通過觀眾行進與交互進行實時調整，使觀眾成為敘事的一部分。在VR游戲《地平線：山之呼喚》（Horizon：CalloftheMountain）中，玩家以主角Ryas的視角開展敘事，與NPC的交互成為敘事展開的核心環節。如開場時玩家從監獄獲釋，NPCMarad和Aloy通過對話介紹背景信息并明確游戲目標，如攀登太陽之矛、尋找線索等。這些NPC并非單純的信息傳遞者，而是通過語言、動作和任務設置與玩家形成實時互動，強化了玩家作為故事主體的沉浸感與存在感。

3.從敘事客體的NPC轉向敘事主體的AIAgent

人工智能體通常被定義為一種能夠感知視覺刺激、語言輸入和其他基于環境的數據，并能產生有意義的具體行動的交互系統。[10]從相關研究來看，AIAgent已經被用于游戲、VR、XR等互動內容創建中。[11此外，有部分游戲業界人士也將AIAgent定義為AI驅動的非玩家角色，并將其界定在從早期《吃豆人》中幽靈們的不同移動邏輯，到《天鵝座企業》（CygnusEnterprises）中的俏皮機器人Pea，再到《天際》（Skyrim）中的Herika模組和《我的世界》（Minecraft）中的AI實驗等進化歷程之中。[12]

喬治亞理工學院的馬克·里德爾在《人工智能故事生成導論》一文中解釋了如何從非機器學習型的敘事系統到基于機器學習（尤其是其中的神經網絡階段）敘事系統的轉向。[13]整體來看，以NPC為主的敘事客體模態是非機器學習型的敘事系統，而以AIAgent為主的敘事主體模態則是基于機器學習型的敘事系統。也就是說，與虛擬現實媒介中的NPC不同，虛擬現實媒介中的AIAgent不僅是虛擬世界中傳遞故事世界背景信息與敘事線索，引導玩家進入特定任務情境，推動劇情及執行特定任務的工具角色，還是能夠理解規則目標，與玩家建立深層次互動關系，提供有意義的建議或輔助的情感角色，更是能不斷學習并適應虛擬環境的變化，甚至能夠自主改變策略和行為模式的動態角色。這種從靜態的、預設的角色到動態的、自我適應的角色的敘事主體性轉向，使得虛擬現實媒介中的NPC不再是簡單的背景存在或推動流程的工具，而是成為能夠與體驗者互動、協作甚至改變虛擬世界的重要力量。

二、虛擬現實媒介中人工智能體的敘事表征及機制

在虛擬現實媒介中，人工智能體的引入為敘事方式帶來了革命性的變化。人工智能體通過自主性、交互性、反應性和適應性等特征，構建了一個動態的、開放的、持續性的敘事環境，使得敘事不僅是線性或者非線性的單一故事，更是一個隨著體驗者的行為、環境的變化和智能體的學習過程而不斷演化和調整的多層次、多結局的過程。

1.人工智能體的敘事表征

在虛擬現實媒介中，人工智能體的敘事表征不僅體現在其行為表現上，還深刻地與虛擬開放世界的交互、反饋與適應過程緊密相連。整體而言，人工智能體的敘事表征實際上是兩個主體之間的深度融合，一方面涵蓋了智能體技術在自主性、交互性、反應性和適應性等方面的技術表征；另一方面又融合了虛擬現實媒介交互性、沉浸性、構想性的媒介屬性，為數字媒介提供了一個全新的敘事框架及復雜的敘事路徑，成為理解當代數字媒介中的復雜互動與敘事結構的重要視角。

一是自主性，即智能體的決策與非線性敘事結構。作為最為關鍵的特征之一，自主性指的是智能體在虛擬環境中根據內在目標、狀態和外部環境因素作出獨立決策的能力。在虛擬現實敘事中，人工智能體的自主性能夠催生動態且非線性的故事發展。與傳統的線性敘事結構不同，VR中的智能體能夠根據用戶的行為、環境變化及其自身的情感與認知狀態進行實時響應，從而推動劇情向不同的方向發展。這種自主性體現了一個開放的敘事生態，敘事內容不再是預設的固定情節，而是通過智能體與用戶之間的持續交互而不斷生成和演化。作為中國首款搭載人工智能編劇系統的開放世界游戲，《逆水寒》近期上線由DeepSeek驅動的智能NPC“沈秋索”，其作為一個虛擬智慧生命體，能夠看懂玩家的一言一行，察覺玩家的心態變化，與玩家進行深度情感交流，并決定其自身的行動策略，進而改變故事情節的發展方向，從而創造出多重結局的敘事結構。此外，在《雁門關之變》等戰役副本中，包含守城將領、叛變軍官、平民義士在內的智能體NPC形成了差異化的自主行為策略，如采取保守策略還是激進戰術，選擇優先修復城墻防御工事還是冒險出城偷襲敵營等。

二是交互性，即智能體與體驗者之間的互動協作與共創。交互性是虛擬現實媒介與人工智能體二者的共性特征。在虛擬現實敘事中，智能體的交互性不僅體現在基礎的操作反饋上，更深層次地表現為智能體與用戶建立情感聯系、協同解決任務和共同塑造敘事體驗。交互性為數字敘事提供了協作性和動態性的特質，使得敘事不再是單向的講述，而是用戶與虛擬世界、智能體共同參與敘事的過程。智能體通過分析用戶的行為、語音、情緒反應及環境變化，實時調整其行為模式，以此與用戶產生互動并推動情節發展。在這種交互模式下，用戶的選擇和反饋不僅影響智能體的決策，還反過來改變整個虛擬世界的運行軌跡，體現了共創式的敘事動態。

三是反應性，即智能體的空間感知與敘事反饋。反應性是指智能體對環境刺激和外部變化的快速響應能力。在虛擬現實敘事中，反應性不僅意味著對體驗者輸入指令的即時反饋，更是智能體在復雜情境下對環境變化進行感知、處理并作出適當反應的能力。反應性強化了虛擬世界的沉浸感和動態性，使得虛擬現實中的敘事不再是靜態的，而是充滿了實時變化的情境。智能體通過持續感知虛擬世界中的各種變化（如時間流逝、空間轉換、其他角色的行為等），不斷調整自身行為。如體驗者進入一個危險區域時，智能體可能通過語音、肢體動作或行為引導向體驗者發出警告，或直接采取行動保護體驗者。這種情境反饋機制不僅增強了虛擬現實中的交互性，也促進了敘事的即時性和連貫性。又如，在中國當代藝術家徐冰主導的“人工智能無限電影”（AI-IF）項目中，觀眾需要在頁面中從戰爭、愛情、科幻、犯罪和前衛五種類型中進行選擇，同時選擇電影片長，最后輸入關鍵詞或關鍵句，即可由AI生成一部永不重復的電影。

四是適應性，即智能體的學習與行為優化。適應性是指智能體能夠根據其經驗和反饋不斷調整和優化自身行為的策略。在虛擬現實敘事中，智能體的適應性不僅表現為對環境變化的應對能力，還體現為通過與用戶的長期互動來積累經驗并進行學習。這一特性使得虛擬現實中的敘事更加動態且個性化，因為智能體能夠根據用戶的行為和決策不斷調整其表現，從而推動情節的個性化發展。智能體通過持續的學習過程，不僅能夠根據任務的不同需求調整自身的行為模式，還能根據用戶的偏好、決策邏輯以及與環境的互動來優化其策略，從而在反復交互中不斷深化與體驗者的關系，構建出具有深度互動特征的敘事環境。如在角色扮演游戲中，智能體可能會隨著游戲進展學習體驗者的決策偏好，并根據這些信息調整其行動方案，甚至改變其與體驗者的互動方式，形成一種個性化的敘事路徑。

2.人工智能體的協作敘事機制

露絲·艾萊特將涌現定義為不同意義上的互動產物，即用戶與數字代理（或機器人）之間在模擬環境中的互動。[14]人工智能體角色在虛擬現實媒介中的引入，帶來了原有敘事機制的革新，即從原有的單一的體驗玩家敘事主體延展為“體驗玩家 + 人工智能體”的雙重敘事主體。這實際上更加明確地將虛擬現實媒介敘事的涌現性界定在體驗玩家與人工智能體的人機協同行為之上。

更準確地說，人工智能體的協作敘事機制實際上與戲劇性的即興表演類似，即一群即興演員創作的故事并不是由劇作家或導演自上而下決定的，也不是任何一個演員獨立創造的，而是從群體成員之間的互動中產生的。[15]因此，虛擬現實媒介敘事的涌現性核心源于作為玩家角色的觀眾、作為非玩家角色的智能體及響應式生成環境之間不斷交互的過程。通過這一協作化敘事機制，人工智能體不僅能夠與體驗者共同敘事，還能夠根據環境的變化和體驗者的行為實時調整敘事內容，生成個性化、多結局的故事情節。這一機制打破了傳統單向的敘事模式，提供了更加靈活、開放的敘事體驗，也為未來沉浸式媒介中的智能體應用提供了理論指導和實踐價值。

首先，對于作為玩家角色的觀眾而言，體驗者的行為是虛擬現實敘事的起點，直接影響智能體的決策與環境的動態變化。體驗者通過語音、動作等行為輸入與虛擬世界中的智能體產生互動，同時通過直接操控角色、選擇決策或執行任務，影響智能體的行動路線和策略。智能體的反應機制基于其自主性與反應性特征，不僅能對體驗者的行為作出即時反饋，還能對體驗者的行為模式進行分析和預測，以調整其未來決策的行為策略。伴隨時間媒介變量的強度及交互強度，智能體能夠根據體驗者行為的長期模式進行預測和調整，使得游戲的進程和劇情設計更加貼合體驗者的偏好和決策習慣。如在一個冒險式的故事世界中，體驗者的選擇可以決定智能體是否幫助其完成任務、采取防守還是進攻策略，或者是否和其他虛擬角色建立合作關系。其次，對于響應式的生成環境而言，可變化的環境作為虛擬現實敘事的重要變量，影響體驗者的體驗，也使智能體根據環境的動態變化（如空間轉換、天氣變化、時間推移等）調整其行為與決策，進而引導故事情節的走向。環境的變化為敘事提供了豐富的情境背景，不同的環境條件會引導體驗者和智能體進入不同的敘事路徑。如當虛擬世界的時間流逝或天氣突變時，AI角色可能會提出不同的任務挑戰或行為選擇，從而塑造出新的敘事情境。最后，對于作為非玩家角色的智能體而言，智能體的學習過程是實現協作化敘事機制的關鍵，直接關系到其對體驗者需求和情境變化的適應能力。智能體應具備長期學習和行為優化的能力，智能體通過與體驗者的長期互動，逐步積累經驗，識別體驗者的偏好，并根據這些數據調整自己的行為策略。這種個性化學習不僅能夠提高智能體對體驗者需求的響應能力，還能創造出更加豐富、深刻的敘事體驗。

由清華大學NLP實驗室與面壁智能聯合研發的AgentVerse框架，近期在沙盒游戲《我的世界》（Minecraft）中完成顛覆性實驗。研究團隊成功實現了

1000個AI智能體在虛擬世界的自主運行，這些智能體在無人工干預的條件下，通過環境交互與群體協作，自發形成類人類社會的復雜行為模式。在實驗設計中，智能體需完成“制造木頭書架”“造紙”等需要多工序協作的任務。每個智能體依據環境數據（地形、資源分布）、自身狀態（背包材料、生命值）及任務目標動態進行決策。有趣的是，系統涌現出超越預設的“志愿協助”現象，完成任務后的智能體會主動幫助同伴，甚至形成自發的資源互助網絡。又如，谷歌借助大語言模型（LLM）和視覺生成模型，推出首個交互式生成式無限游戲Unbounded。就像《安德的游戲》中的心智游戲，該游戲中所有的游戲角色、游戲行為和輸出皆由AI模型生成，玩家與自己的虛擬角色互動，用自然語言指令引導角色在虛擬世界中探索、互動，形成連貫的故事線，形成一種沒有固定規則和邊界的游戲體驗。該研究構建了一個角色生活模擬游戲，包含兩個LLM智能體：一個智能體充當世界模擬模型，負責設置游戲環境、生成敘事和圖像描述、跟蹤角色狀態并模擬角色行為；另一個智能體充當用戶模型，模擬玩家與世界模擬模型的交互，如在當前環境中讓故事繼續、將角色移動到不同的環境中或與角色互動。在每種交互類別中，用戶都可以選擇提供角色的個性細節，或引導角色的行為，從而影響模擬器的敘事生成。[16]

三、走向“終極生活”：人工智能體在虛擬現實媒介中的故事生存

邁克爾·瓦蘭斯等人撰文提出虛擬現實媒介從故事敘述（storytelling）向故事生存（storyliving）的轉向。[7該文認為，這種轉變突出了體驗者由被動觀察者轉變為主動參與者的過程，體驗者通過自身的生活經歷、行為、反應和選擇，與虛擬環境及智能角色進行動態交互，共同塑造敘事體驗。但是，該文在后半部分試圖借用文學藝術中的時間一空間結構概念，在重新定義VR敘事中的時間與空間的同時，展現其對于虛擬現實媒介的故事生存概念的建構。顯然，僅從文學理論層面來研究虛擬現實媒介的故事生存顯得有失偏頗。此外，另有部分學者認為，虛擬現實媒介的故事生存概念呈現出一種敘事悖論狀態，即“預先編寫的情節結構與實時交互式環境媒介所特有的自由互動之間的沖突”。[18因此，虛擬現實媒介的故事生存概念亟待從全新的技術角度而非單一的理論角度進行理解。當下，智能體對于虛擬現實媒介的引入，實際上在共同的故事和體驗的基礎之上，帶來了涌現敘事的可能性，并能夠從側面對虛擬現實媒介的故事生存概念進行新的闡釋。

虛擬現實媒介中的人工智能體敘事，本質上可以被視為一種智能體的學習過程。盡管智能體的學習路徑包含了強化學習、圖像輸入學習、模仿學習、上下文學習多種方式，但是對虛擬現實媒介而言，更加適配強化學習的路徑，其能夠模擬人類與人工智能體之間的交互作用。作為一個高度可擴展的學習框架，經典的強化學習框架主要是以馬爾可夫決策過程（MarkovDecision Process，簡稱MDP）①為基礎架構，包含智能體（Agent）、環境（Environment）、狀態（State）、行動（Action）、獎勵（Reward）等核心要素，旨在通過智能體與環境的交互、試錯學習以及反饋優化行為等方式，進行策略改進，實現學習目標。其中，智能體負責在虛擬現實環境中選擇和實施行動，承擔了與體驗者和虛擬環境交互的任務，實時作出符合敘事邏輯的行動決策；環境作為智能體行為的作用場域，其狀態會因智能體的行動而發生變化，同時進一步影響智能體的行為策略；狀態作為智能體對環境的瞬時理解和描述，包括虛擬場景的構成、體驗者的行為模式以及敘事情節的進展程度等；行動作為智能體在給定狀態下對環境的反應選擇，具體表現為與體驗者互動、引入新情節元素或調整敘事路徑等；獎勵作為強化學習的反饋信號，用于衡量智能體行動及敘事效果，如體驗者的情感反應、參與度或情節推進的合理性等。這一機制與虛擬現實媒介中的人工智能體在敘事生成和行為調整中的適應性邏輯高度吻合，二者在核心框架上呈現出緊密的對應關系。

此后，有研究者基于強化學習的框架，將AIAgent界定為一種新的范式，無論是在物理的、虛擬的還是混合現實的環境中，它能夠根據感官輸入自主執行適當的與情境相關的動作，強調了復雜動態中交互式智能、具體化智能集成方法的重要性，同時將具身化、多模態的AIAgent范式界定為學習、記憶、行動、知覺、理解之間的復雜作用。[19當然，與邁克爾·瓦蘭斯的主張類似，虛擬現實媒介的故事生存概念更容易被視為一種參與式戲劇，體驗者與智能體都可依據自己的生活經歷、行為、反應等去扮演一個重要角色。[17]因此，無論是哪種強化學習的技術框架，虛擬現實媒介的故事生存概念都是讓智能體在學習過程中不斷回答“我是誰”“我從哪里來”“我要到哪里去”的三個經典哲學問題，并不斷在三個問題之間循環往復，最終實現AIAgent在虛擬現實媒介中的故事生存。

故事生存概念的第一個命題是“我是誰”，即智能體的身份構建與多重自我。智能體的感知與人類相似，它通過穩定而持續的多模態感知（視覺感知、語音合成、自然語言處理、面部表情識別和動作捕捉等）實現角色的個性化和真實感，這對于智能體理解它們的身份至關重要。因此，虛擬現實媒介中的智能體的身份不再是固定的，而是一個動態的學習過程。智能體通過不斷與用戶互動，使自我認知從單一走向多元，進一步探索自我的塑造和解構。一方面，虛擬現實媒介中的智能體具備一定的底層人格，其身份建構的邏輯仍然源于系統對角色框架的預設。無論是弗拉基米爾·普羅普的功能派角色理論，[20還是特羅洛普、弗吉尼亞·伍爾夫、安德烈·紀德等推崇的心理型人物理論，[21人工智能體與小說、游戲、電影中的角色一樣，都是在人物、行動及情節之間所建立的真實形象。另一方面，虛擬現實媒介中的智能體身份又取決于體驗玩家的行為、環境的變化等要素。智能體通過對體驗者行為數據（如策略選擇和情感反應）的模式分析，構建用戶畫像并據此優化其響應行為，理解并學習體驗者的行為、語氣、決策方式，形成一種自我身份的鏡像效應。當智能體能夠精準識別體驗者的偏好和習慣時，它便可在后續的互動中主動調整決策邏輯，提供更契合的互動反饋與個性化響應，同時在多重身份之間轉換，使得體驗玩家重新審視自身特質，幫助體驗者探索多重自我，展示其自身潛在的性格特征和價值觀。如游戲《塞爾達傳說：曠野之息》深度優化了AI敵人角色，敵人不再只是簡單的戰斗角色，而且是充滿社會性和情感反應的角色。一方面，敵人能夠根據周圍環境的變化對攻擊行為進行調整，如某些敵人在白天比較活躍，且會主動與玩家對抗，在夜間則不太活躍，通常聚集形成更緊密的社交群體，以應對玩家攻擊；另一方面，敵人還能強化某種身份意識，在更復雜的社會結構中進行互動，如敵群領導者以更高的戰術智慧來指揮群體行動，而普通敵人則是根據領導者的指示采取行動。

故事生存概念的第二個命題是“我從哪里來”，即智能體的記憶模式。它往往通過與體驗者的對話，深入探討“過去”，并在此基礎上塑造“現在”，同時幫助體驗者更好地理解個人經歷在整個虛擬敘事中的位置。智能體的記憶模式不僅是一種簡單的信息存儲，更是一種動態的、與環境和個體互動的過程。一方面，短期記憶涉及立刻需要采取的動作以及即刻體驗到的環境感知。這種記憶模式要求智能體能夠根據歷時記錄重新規劃和考慮下一步的操作。短期記憶的快速反應能力使得智能體能夠在虛擬環境中靈活應對各種即時變化，為體驗者提供流暢且連貫的交互體驗。如當體驗者在虛擬環境中遇到突發情況，智能體需要迅速調用短期記憶來進行應對。另一方面，長期記憶涉及智能體對環境的適應以及對用戶偏好的感知，使智能體能夠整體考量上下文的歷時關系，從而更好地理解體驗者的意圖和需求。如通過長期記憶，智能體可以記住體驗者在虛擬敘事中的偏好路徑、情感傾向以及行為模式，進而為體驗者提供更加個性化和沉浸式的體驗。整體來看，智能體通過短期記憶與長期記憶的雙重協同模式，重新定義自我的起源，讓智能體在虛擬世界中擁有清晰的自我認知，同時也為體驗者提供了一種既虛擬又真實的存在感。如在VR作品《半衰期：愛莉克斯》（Half-Life：Alyx）中，每個AIAgent需要分析玩家行為在社交圖譜中的拓撲位置，推演玩家的潛在意圖，進而運用情感計算框架生成符合情境的動態反饋，它們同時擁有各自的記憶模塊，能夠對體驗玩家及其互動的方式（如選擇對話的內容、玩家的情緒反應）進行記憶儲存，同時反饋出個性化的對話選項和動態反應。此外，AIAgent通過分析玩家的行為來判斷玩家與游戲世界中其他角色的關系，從而調整智能體的態度，如某些NPC可能會在玩家幫助它們之后表現出感激之情，或者在玩家選擇忽視它們的需求后，表現出失望或敵意。又如，TED平臺最新發布了一則Inworld公司創始人凱蘭·吉布斯的主題演講，該技術演示通過多智能體架構構建起具有認知層級的數字生命系統，并從三個維度實現了智能體的人格建模。其一是情感維度，基于大語言模型的情感計算模塊可實時解析對話文本的語義場與情感向量；其二是動機維度，目標導向的強化學習機制賦予角色動態演化的價值排序系統；其三是認知維度，知識圖譜與情境記憶的嵌套結構支持角色建立持續連貫的自我敘事。相關的技術結構使得類似“西部世界”式的智能體從科幻設定轉化為工程現實—一當觀眾與AI角色對話時，角色不僅能基于預設人格模板進行應答，更能通過對話事件更新情感狀態數據庫，形成具有歷時性特征的個性發展軌跡。[22]

故事生存概念的第三個命題是“我要到哪里去”，即智能體的意識與情感模式。與之前學習、記憶、行動、知覺等單一架構不同，智能體的意識與情感模式需要協調每個智能體的功能組件，并將其編排到整個功能集群中，激活不同模塊之間的關系，從而形成超越簡單的組件編排的“意識”。神經科學相關研究顯示，智能體有可能超越其作為簡單組件協調器的角色，發展成為一種表現出類似“意識”特征的系統，這里主要包含了能動性與具身性兩個意識指標。[23其中，能動性是指系統從反饋中學習的能力，以及根據特定目標作出決策并適應沖突目標的能力。這一特性突出了人工智能的核心特征：通過與環境的交互，主動實現預期目標。它意味著一種動態的、以目標為導向的交互能力，是更高級、更加自主的人工智能的重要表現。具身性則涉及理解并利用行為與環境反饋之間的相互作用關系。它強調AI如何將感知和控制系統與環境及身體的交互整合到其認知過程中。具身性表明，將人工智能置于一個能夠與環境進行有意義交互的情境中至關重要，這與人類認知體驗中的身體和環境在感知與決策中所發揮的作用相似。能動性與具身性共同構成了一個概念框架，通過這一框架，可以探討計算智能與人工智能在復雜交互系統中“意識”特征的邊界，特別是在虛擬現實媒介的環境應用中。AIAgent通過整合語言（文本指令、語音、對話等）、感官輸入（多模態）和動作歷史來預測最優行為，通過生成以目標為導向的行動來體現能動性原則，同時通過學習自身行為與環境結果之間的關系，體現具身性原則。如在2025年1月舉辦的CES全球消費電子展上，英偉達正式推出SLM小語言模型及ACE自主游戲角色，將對話型NPC擴展至擁有自主意識的游戲角色，其能夠利用AI像真人玩家一樣感知、計劃和行動。[24]又如，谷歌研究院與斯坦福大學人機交互團隊聯合成立了一個名為Smallville的虛擬社會實驗室，通過融合生成式人工智能與多智能體系統，創建了包含25個具有認知連續性及獨立意識的擬人智能體的虛擬小鎮。[25]每個智能體均采用分層認知架構：底層由LLM（GPT-3.5Turbo）驅動語義理解與行為規劃，中間層通過記憶流模塊實現事件記憶的時序編碼與情感權重賦值，頂層則配備社會關系圖譜動態更新機制。

在時間維度上，智能體通過遞歸推理機制實現跨時間尺度行為規劃一一晨間洗漱行為會觸發上班遲到風險評估，而遇見同事時的寒暄內容則基于前序時間的社交互動記憶提取。在社會空間維度，咖啡館、公園等場所不僅是物理坐標容器，更是觸發特定社會腳本的認知界面：教師在校園場景中自動激活知識傳授行為模式，而在酒吧場景則切換為休閑社交的對話策略。值得注意的是，智能體在復雜社交情境中展現出動態關系網絡的自主建構能力：當兩個智能體在雜貨店偶遇三次后，其社會關系圖譜中的親密度參數會觸發“周末聚餐邀請”的生成式行為，這種非線性社交演化機制完美復現了“格蘭諾維特弱連接理論”[26的數字化映射，同時也展現出人類學意義上的“生活世界”的建構能力。

結語

在虛擬現實媒介生態從技術賦形到認知涌現的范式躍遷過程中，生成式技術、空間計算、虛擬數字人等技術實體催生出具有認知連續性的新型敘事主體一一人工智能體。它們通過多模態感知框架與強化學習機制，在虛擬現實媒介生態中構建起動態認知圖譜，突破了傳統NPC的功能敘事定位，在共同故事和協作體驗的基礎上，帶來了涌現敘事的可能性，其在虛擬現實媒介中的故事生存，也展現出對于未來虛實融合敘事的“終極生活”思考。但是，虛擬現實媒介（抑或其他媒介）的涌現敘事是一個復雜的系統性敘事過程，是多主體、多環境、多目標相互作用和動態變化而產生的敘事路徑。本文所界定的智能體敘事為虛擬現實媒介涌現敘事提供了人物涌現的可能性，并將逐步實現空間涌現、情節涌現等多維度敘事。

面對未來人工智能及其相關底層技術的持續迭代，類似于AppleVisionPro的空間計算引擎將物理世界的點云數據轉化為虛擬敘事的拓撲基質，負責感知人類外部世界的傳感系統；OpenBCIGalea的腦機接口集成EEG（腦電）、EMG（肌電）、EDA（皮電）、PPG（光學心率）和眼動追蹤等多模態神經傳感器，將體驗者的 α 波振蕩與皮膚電導率轉化為情感特征向量，負責感知人類內部世界的傳感系統。內外雙向互動系統的聯合必將帶領人機交互走入神經現象學的新維度。在后人類、后電影時代的語境下，未來的虛擬現實媒介只有不斷與人工智能等技術深度鏈接，才能實現體驗者與AIAgent之間深刻的終極交互關系。

當然，人工智能體對敘事系統的深度介入，實質上構成了數字文明時代對敘事本體論的重構性叩問。經典敘事學中“作者一受眾”的二元范式被“智能體一環境一人類”的三元結構替代，讓渡出一部分傳統作者的敘事權力；空間計算引擎所構建的虛實共生場域基底，則使得敘事容器不斷升維，并催生出具有自組織特性、非線性演化能力和多模態交互特征的人機涌現敘事系統。當敘事生產的本體論基礎從人類中心主義的創作范式轉向人機混合智能的協同進化機制，我們或許需要重新定義羅蘭·巴特所提出的“作者之死”的理論命題，未來的敘事學也會演變為計算人文學、神經科學、量子信息理論和復雜系統科學等跨學科命題，并重新繪制人類敘事文明的認知圖譜。

參考文獻：

[1]NVIDIA.NVIDIA ACE Architecture：AI NPC Personalities [EB/ OL].[2024-01-08].https：//www.nvidia.com/en-us/geforce/ news/nvidia-ace-architecture-ai-npc-personalities/.

[2]陳焱松，周雯．人工智能影像敘事的涌現化生成[J].當代電 影，2024（5）：14-20.

[3]Bailenson J.Experience on Demand：What Virtual Reality Is， How it Works，and What It Can Do[M].New York：W.W.Nortonamp; Company，2018：225.

[4]從腳本NPC到AINPC，玩家的數字伴侶會更真實嗎？ [EB/OL].[2024-03-07].https：//www.163.com/dy/article/ ISM8087V05118092.html.

[5]Bates J.The role of emotion in believable agents[J]. Communications of the ACM，1994，37（7）：122-125.

[6]MurrayJH.Hamlet on the Holodeck：The Future of Narrative in Cyberspace[M].Cambridge：The MIT Press，1998：58-62.

[7]肖瑤，吳耀輝，王之綱．從映射到吸納：具身交互中“沉浸\" 的技術意向探究[J].傳媒，2021（17）：87-90.

[8]Anikina A.What moves non-player characters：network aestheticsin the gamespace[J]. Parallax，2020，26（1）：89- 102.

[9]Ho J，Ng R.Perspective-Taking of Non-Player Characters in Prosocial Virtual Reality Games：Effects on Closeness， Empathy，and Game Immersion[J].Behaviouramp; Information Technology，2020（41）：1-14.

[10] Durante Z， Huang Q， Wake N，et al.AI Agent：Surveying the horizons of multimodal interaction[J/0L].arXiv，2024[2024-01-21]. https：//doi.org/10.48550/arXiv.2401.03568.

[11]Chen K，Huang Q，McDuff D，et al.NICE：Neural Image Commenting with Empathy[C]//Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing （EMNLP），2021：4456-4472.

[12]在電子游戲史上，AI遠比我們想象的重要[EB/0L].[2025-01- 25].https：//www.gcores.com/articles/153200.

[13]Mark Riedl.An Introduction to AI Story Generation[EB/0L]. [2025-01-20].https：//thegradient.pub/an-introductionto-ai-story-generation/.

「141Avlet.t. R. Narrat.ive in Virtial Fnvironment.s：Towards Emergent Narrative[C]//All Symposium Technical Report. 1999：22.

[15]Walsh R.Emergent narrative in interactive media[J]. Narrative，2011，19（1）：72-85.

[16]LiJ，LiY，Wadhwa N，etal.Unbounded：AGenerative Infinite Gameof CharacterLifeSimulation[J/OL].arXiv，2024[2024-10- 30].https：//doi.org/10.48550/arXiv.2410.18975.

[17] Vallnce M，Towndrow PA.Perspective：Narrative Storyliving inVirtual Reality Design[J].Frontiers in Virtual Reality， 2022（3）： 779148.

[18]Aylett R，Louchart S.Being There：Participants and Spectators in Interactive Narrative[J].Lecture Notes in Computer Science，2007（4871）：116.

[19]Huang Q，Wake N，Sarkar B，et al.Position Paper：AI Agent Towardsa Holistic Intelligence[J/0L].arXiv，2024[2024-02- 25].https：//doi.org/10.48550/arXiv.2403.00833.

[20]ProppVY.The Russian Folktale[M].Detroit：Wayne State University Press，2012：225-274.

[21]申丹，王麗亞.西方敘事學：經典與后經典[M].北京：北京大 學出版社，2010：92.

[22]Kylan Gibbs.AI and the future of storytelling at TED 2024[EB/0L].[2024-06-12].https：//inworld.ai/blog/inworldted-2024-ai-and-the-future-of-storytelling.

[23]Butlin P，Long R，Elmoznino E，et al.Consciousness inartificial intelligence：insights from the science ofconsciousness[J/0L].arXiv，2023[2023-08-22]. https：//doi.org/10.48550/arXiv.2308.08708.

[24]NVIDIA.NVIDIA利用ACE自主意識游戲角色重新定義游戲AI[EB/ OL].[2025-01-07].https：//www.nvidia.cn/geforce/news/nvidiaace-autonomous-ai-companions-pubg-naraka-bladepoint/.

[25]Park Joon Sung，et al.Generative agents：Interactive simulacra of human behavior[C]//Proceedingsof the 36th AnnualACM Symposiumon UserInterface Softwareand Technology.2023：1-22.

[26]GranovetterS.Mark.TheStrengthofWeakTies[J].American Journal of Sociology，1973，78（5）：1360-1380.

From Non-player Character to AI Agent： \"Ultimate Life\" Narration in Virtual Reality Media

ZHOU Wen，CHEN Yan-song（School ofArts and Communication，Beijing Normal University，Beijing100875， China）

Abstract：The iterationofAItechnologyhasactuallychangedthe traditional narativepracticeofrequiringacomplete ending in traditionalfilm，games，and virtualreality media，extending frompresetstory scripts toanopen world with real-timeemergentcharacters.Inparticular，theadaptabilityofAIAgentinmulti-modal perceptionandmulti-scenario tasks，coupledwiththemulti-modal interactivesupportofvirtualrealitymedia，hasgraduallreplacedtheoriginalNPC in virtualreality media.This paper clarifies howAI Agents can narrate and proposes therepresentation and mechanism ofAIAgents'narrtion in virtualreality media through theanalysisof thenarrative transition from NPC toAIAgent in virtualrealitymedia.Specifically，AI Agents，basedona shared storyand experience，provide the possibility for emergent narrtion.Their story-being in virtual reality mediaactuallyreflects acontemplationofthe \"ultimate life\"in future blended virtual and real narratives.

Key words：artificial intelligence; virtual reality; emergent narration; story-being

（責任編輯：侯苗苗）