Los investigadores presentan MAGNET, un motor de narrativa impulsado por objetivos con múltiples agentes que genera historias utilizando agentes de personajes basados en su rol, junto con ATLAS, una tubería basada en grafos para detectar alucinaciones. El sistema rastrea un estado del mundo compartido y los objetivos de la historia en evolución para mantener la coherencia narrativa en narrativas extensas.
- MAGNET utiliza agentes de personajes basados en su rol para proponer acciones según un estado del mundo compartido.
- ATLAS compara representaciones del mundo a nivel de escena a lo largo de la historia generada para identificar inconsistencias.
- En 100 páginas, el marco redujo las anotaciones en un 41% y las alucinaciones en un 50% en comparación con una línea base de modelo único.
- El enfoque también superó a IBSEN, reduciendo las anotaciones en un 34% y las alucinaciones en un 45%.
Los resultados sugieren que el seguimiento explícito del estado del mundo y la generación multiagente impulsada por objetivos proporcionan una base para la generación de narrativas largas controlable y estructuralmente coherente.