शोधकर्ताओं ने MAGNET पेश किया, जो एक बहु-एजेंट लक्ष्य-चालित कथा इंजन है जो पात्र-आधारित चरित्र एजेंट्स का उपयोग करके कहानियाँ उत्पन्न करता है, साथ ही ATLAS, हैलुसिनेशन का पता लगाने के लिए एक ग्राफ़-आधारित पाइलाइन। सिस्टम साझा दुनिया की स्थिति और विकसित होते कथा लक्ष्यों को ट्रैक करता है ताकि लंबी कहानियों में कथानक सुसंगतता बनाए रखी जा सके।
- MAGNET साझा दुनिया की स्थिति के आधार पर कार्रवाई का प्रस्ताव देने के लिए पात्र-आधारित चरित्र एजेंट्स का उपयोग करता है।
- ATLAS उत्पन्न कहानी में दृश्य-स्तर की दुनिया की प्रतिनिधित्वों की तुलना करके असंगतताओं की पहचान करता है।
- 100 पृष्ठों पर, फ्रेमवर्क ने एकल मॉडल बेलाइन की तुलना में टिप्पणियों को 41% और हैलुसिनेशन को 50% कम किया।
- इस दृष्टिकोण ने IBSEN को भी पछाड़ दिया, जिसमें टिप्पणियाँ 34% और हैलुसिनेशन 45% कम हुईं।
परिणाम सुझाव देते हैं कि स्पष्ट दुनिया-स्थिति ट्रैकिंग और लक्ष्य-चालित बहु-एजेंट निर्माण नियंत्रणीय और संरचनात्मक रूप से सहसंबद्ध लंबी कथा निर्माण के लिए एक आधार प्रदान करते हैं।