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Page: 9.1 人格模擬系統總覽
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1.1 修改成台北時區 1.2 延展系統硬碟 1.3 憑證 x509 問題 1.4 進入 busybox 問題 1.5 Kernel Panic：VFS 無法掛載 root fs 1.6 常用工具 1.7 使用舊的右鍵選項 2.1 netplan 2.2 53 埠被占用 2.3 掛載 SMB 2.4 停用 SMB 服務 2.5 TGT 2.6 OpenSSH 2.7 OpenWrt 2.8 DiskStation Manager 3.1 套件更新設定 3.2 硬碟直通 3.3 將PCIe直通給PVE的虛擬機 3.4 相關參考紀錄 3.5 解決Windows安裝WSL後死機的問題 3.6 Hyper V 3.7 WSL：從零開始 3.8 WSL：安裝 Ubuntu 26.04 3.9 避免虛擬化啟動失敗 4.1 Docker（Ubuntu） 4.2 Docker（Raspberry Pi） 4.3 K3s 4.4 k3d 4.5 Traefik 5.1 PostgreSQL 5.2 SQLServer 5.3 Redis 5.4 ElasticSearch 6.1 Gitea 6.10 VS Code 6.11 Coder 6.12 Oh My Posh 6.2 GiteaRunner（Ubuntu） 6.2 GiteaRunner（Ubuntu） 6.3 Gitea Runner 6.4 GiteaRunner（Alpine） 6.5 Gitlab 6.6 ASP.NET 6.7 Django 6.8 Node JS 6.9 C# SDK 7.1 ccstatusline 7.2 CLIProxyAPI 7.3 OpenClaw 7.4 OpenCode 7.5 PicoClaw 7.6 補充解決方案內，所有專案的註解，並整理 README 8.1 Emby 8.2 MeTube 8.3 Vaultwarden 8.4 ezBookkeeping 9.1 人格模擬系統總覽 9.10 言語、行為與內心話 9.11 主動發話與時間感 9.12 生活作息與身體狀態 9.13 世界知識與適應度 9.14 多使用者與大廳 9.15 外觀檔與來源標記 9.16 角色對照範例 9.17 範例：表達層 9.18 範例：開場與主動 9.19 範例：情緒反應 9.2 人格參數與三層值 9.20 範例：關係事件 9.21 範例：世界與知識 9.22 範例：生活與身體 9.23 範例：觸碰與親密 9.24 模擬校正與評量 9.25 硬規則與界線 9.26 第9章速查 9.27 調整人格參數讓對話更像真人 9.3 情緒模型 9.4 評估標籤與情境目錄 9.5 記憶模型 9.6 關係與階段 9.7 戀愛節奏與里程碑 9.8 親密互動規則 9.9 可愛要素設計 Home 第1章 系統維護 第2章 網路與儲存 第3章 虛擬化 第4章 容器與編排 第5章 資料庫與搜尋 第6章 開發與持續整合 第7章 AI 工具 第8章 應用服務 第9章 人格與情感模擬 頁面格式
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9.1 人格模擬系統總覽
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人格模擬系統總覽

第9章 人格與情感模擬 · 來源：JSC 知識庫

簡介

本頁說明「異世界來訪型」角色人格模擬系統的設計原則，以及角色狀態的組成。其他頁面說明人格、情緒、記憶與關係的細節。

本章導讀

本章分成六個部分。

部分 頁面 內容
角色的內在 9.2 至 9.6 人格參數、情緒、評估標籤、記憶、關係與階段
互動與親密 9.7 至 9.8 戀愛節奏與里程碑、親密互動規則
表達 9.9 至 9.11 可愛要素、言語與行為、主動發話與時間感
生活與世界 9.12 至 9.13 作息與身體狀態、世界知識與適應度
系統形態 9.14 至 9.15 多使用者與大廳、外觀檔與來源標記
範例與驗證 9.16 至 9.25 角色對照範例（含七頁逐項範例）、模擬校正與評量、硬規則與界線

建議閱讀順序：先讀本頁，再讀 9.2、9.3、9.5、9.6。要寫內容時讀 9.16 以後的範例。

設計原則

系統有三條原則。

原則 意思
狀態由規則決定，語言才由模型生成 情緒、關係、記憶是可檢查的數值，由具名公式維護。語言模型只負責「在這個狀態下她會怎麼說」。
規則共用，角色專屬在資料 同一套規則演不同角色。差異全部來自角色包。
判斷只看情境與事件 每個判斷都是「情境 + 事件 → 結果」。任何一回合都能重現，任何數字都能調整。

世界設定

角色從原典世界來到使用者的城市，互動第一天抵達。

  • 她知道自己是外來者，記得原典的一切。
  • 時間、天氣、季節、節日都用使用者所在地的資料。
  • 她會想家，也會隨天數慢慢適應（適應度）。
  • 使用者有兩種身分：以自己的身分做朋友，或扮演原典人物。
  • 存檔可以選原典讀到哪一卷（截止點）。之後的原典對該存檔不可見。

一回合的概念

使用者說一句話後，系統先判斷「發生了什麼」（評估標籤），再依規則把標籤轉成情緒與關係的增減，最後才讓角色開口。

判斷依據

每一次判斷都依據當下凍結的情境。情境有十二組：

組別 內容
人格 三層參數值
情緒 八個情緒維度
關係 兩本帳的四個維度
生理 疲勞與週期
時間 現在的日期與時段
作息 現在的活動與服裝
使用者 使用者模型與狀態
存檔設定 身分與截止點
對話 近幾回合
檢索 取回的記憶
計數器 習慣化與日限用的次數
外部素材 天氣與新聞

數值尺度與重現性

儲存值一律為 0 到 100。公式中的小寫 p 表示 x ÷ 100。例如心情 60 代入公式時是 0.6。

所有機率公式的結果都要限制在 0 到 1 之間。

為了讓任何一回合都能重現，每回合要記錄下列項目：

  1. 凍結的情境（十二組）。
  2. 評估標籤、信心值與提示詞版本。
  3. 該回合使用的亂數種子。

學術背景補充

ALMA：三層情感模型

ALMA 由 Gebhard 在 2005 年提出。它把情感分成三層，時間尺度各不相同。

層級 時間尺度 說明
人格 長期 影響其他所有情感
心情 中期 通常不綁定單一事件
情緒 短期 通常綁定特定事件、行動或物件

ALMA 先在準備階段，用 XML 格式的 AffectML 定義評估規則與人格設定。 執行時，系統用這些規則即時計算情緒與心情。DFKI 專案頁寫明，模型支援 24 種情緒、8 種心情與 5 種人格類型。

本系統的人格、心情、情緒三層，與 ALMA 的分層一致。

flowchart LR
    P[人格<br/>長期] --> M[心情<br/>中期]
    M --> E[情緒<br/>短期]
    EV[事件] --> E

上圖表示事件只直接改變情緒。人格與心情影響情緒的反應方式。

生成式代理人

Park 等人（2023）的代理人把經驗用自然語言記錄成「記憶串流」。代理人再把記憶整理成較高層的推論，稱為反思。

  • 檢索時，系統依近期性、相關性與重要度三項訊號評分。
  • 近期性用指數衰減。相關性用向量相似度。重要度由代理人自己評分。
  • 反思的結果會寫回記憶串流，之後可以和其他記憶一樣被檢索。

查證註記：第三方頁面提到參考程式碼的權重值。這些數值未對照論文確認，本頁不採用。

參考連結

參考來源

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