Pesquisadores apresentam o MAGNET, um motor de narrativa orientado a objetivos com múltiplos agentes que gera histórias usando agentes de personagens baseados em seu papel, junto com o ATLAS, um pipeline baseado em grafos para detectar alucinações. O sistema rastreia um estado do mundo compartilhado e os objetivos da história em evolução para manter a coerência narrativa em narrativas longas.

  • O MAGNET utiliza agentes de personagens baseados em seu papel para propor ações com base em um estado do mundo compartilhado.
  • O ATLAS compara representações do mundo em nível de cena ao longo da história gerada para identificar inconsistências.
  • Em 100 páginas, o framework reduziu as anotações em 41% e as alucinações em 50% em comparação com uma linha de base de modelo único.
  • A abordagem também superou o IBSEN, reduzindo as anotações em 34% e as alucinações em 45%.

Os resultados sugerem que o rastreamento explícito do estado do mundo e a geração multiagente orientada por objetivos fornecem uma base para a geração de narrativas longas controlável e estruturalmente coerente.