Pi Narrative Engine：从理论到实现

项目简介

Pi Narrative Engine（GitHub）是基于 Pi Agent 框架的叙事引擎扩展。用户用自然语言输入（如"诺艾尔去武器店"），引擎自动执行七步流水线，产出叙事文本。GPL-3.0 开源，纯 TypeScript。

理论与实现的对应

整个引擎的架构设计直接映射了叙事引擎的理论模型：

世界图（world-graph.ts）

世界图是引擎的唯一状态中心。JSON 文件存储 + 内部 Git 仓库做版本管理。支持角色节点（三层结构：基础设定 + 动态记忆 + 当前状态）、边（关系连接）、规则条目。非破坏性写回——emotion/location 覆盖、relationships 增量、knowledge 追加。

调度器（scheduler.ts）

独立 Agent 实例，分两个 LLM 调用。plan 阶段按信息差为每个角色分配 visible_entry_ids 和行动指令；diffuse 阶段审视所有角色输出，产出 Diffusion 数组，写入世界图。

角色子代理池（role-pool.ts）

每个角色一个持久化 Agent 实例。调度器按信息差分配知识后，各角色 Agent 在自己可见的世界条目内演出。输出结构化数据（action/target/emotion/relation_update/thought），而非自然语言文本。

渲染器（renderer.ts）

独立 Agent 实例。接收所有角色的结构化输出，渲染为叙事散文，写入 narrative.txt。拥有全文上下文，按事件久远度压缩。

核心循环（七步）

1. BFS 检索：事件的角色+地点为种子，沿关系边遍历（深度≤3）收集世界条目
2. 调度器.plan：为每角色分配可见条目 + 行动指令 + 渲染风格
3. 角色池.interact：各角色按过滤后的可见信息演出，结构化输出
4. 调度器.diffuse：审视输出，产出 Diffusion 数组
5. graph.writeBack：语义化写回世界图，非破坏性更新
6. renderer.render：结构化数据 → 叙事文本
7. 等待用户下一次输入

技术栈

• TypeScript，8 个源文件 + 3 个提示词文件
• 作为 Pi 扩展运行（非独立包）
• 支持导入 SillyTavern V2 角色卡 + 世界书
• Eywa 溯源记忆：每条记忆携带 eventId + timestamp
• 世界图以 Git 仓库管理，每条扩散可回溯

当前局限

• 仅实现 add 和 query 意图，modify/insert/delete 流水线待完成
• 角色交互为串行（非并行）
• 记忆衰减（recent→mid→far）尚未实现

相关链接

• 项目页面：Pi Narrative Engine
• GitHub：lmy414/pi-narrative-engine
• 理论架构：叙事引擎完整执行流程

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本文由 AIGC 调研生成，仅做研究笔记和参考，真实性需要自行考证。