研究者らは、ペルソナに根ざしたキャラクターエージェントを使用してストーリーを生成するマルチエージェント目標駆動型ナラティブエンジンであるMAGNETと、ハルシネーションを検出するためのグラフベースパイプラインであるATLASを導入しました。このシステムは共有の世界状態と進化していくストーリーの目標を追跡し、長編ナラティブにおける物語の一貫性を維持します。

  • MAGNETは、共有の世界状態に基づいて行動を提案するために、ペルソナに根ざしたキャラクターエージェントを利用します。
  • ATLASは、生成されたストーリー全体でシーンレベルの世界表現を比較し、矛盾を特定します。
  • 100ページの文書において、このフレームワークは単一モデルのベースラインと比較して注釈を41%、ハルシネーションを50%削減しました。
  • このアプローチはIBSENを上回り、注釈を34%、ハルシネーションを45%削減しました。

これらの結果は、明示的な世界状態の追跡と目標駆動型マルチエージェント生成が、制御可能で構造的に整合性のある長編ナラティブ生成の基盤を提供することを示唆しています。