AIDungeonMaster: projeto e implementação de um mestre de jogo artificial baseado em LLM para jogos de RPG narrativos textuais
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2026-03-12
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O uso de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) em jogos de RPG narrativos tem se tornado cada vez mais comum, permitindo experiências interativas baseadas em linguagem natural. No entanto, essas abordagens frequentemente apresentam problemas relacionados à consistência do estado do mundo, coerência narrativa e previsibilidade das consequências das ações do jogador, especialmente em interações prolongadas. A ausência de mecanismos estruturados de validação, mediação e persistência do estado narrativo compromete a credibilidade, imersão e a continuidade dessas experiências. Este trabalho apresenta o AIDungeonMaster, um sistema projetado como uma alternativa arquitetural para jogos de RPG narrativos assistidos por LLMs, com foco na separação explícita entre interpretação de intenções, validação mecânica, execução de ações e geração narrativa. A proposta busca mitigar inconsistências comuns ao delegar à LLM apenas responsabilidades narrativas e interpretativas, enquanto regras, estados e consequências são controlados por camadas determinísticas do sistema. O AIDungeonMaster utiliza um fluxo baseado em intenções, agentes especializados e representação estruturada do estado do mundo, permitindo maior controle sobre ações permitidas, consequências diretas, além de facilitar a manutenção da coerência narrativa ao longo da campanha. Como resultado, o sistema demonstra uma abordagem mais robusta para integração de LLMs em RPGs narrativos, preservando a criatividade da geração de textos sem comprometer a integridade do mundo de jogo.
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The use of large language models (LLMs) in narrative role-playing games (RPGs) has become increasingly common, enabling interactive experiences based on natural language. However, such approaches often suffer from issues related to world state consistency, narrative coherence, and the predictability of player action consequences, especially during prolonged interactions. The lack of structured mechanisms for validation, mediation, and persistence of the narrative state undermines the credibility, immersion, and continuity of these experiences. This work presents AIDungeonMaster, a system designed as an architectural alternative for LLM-assisted narrative RPGs, focusing on the explicit separation between intent interpretation, mechanical validation, action execution, and narrative generation. The proposal aims to mitigate common inconsistencies by assigning LLMs only narrative and interpretive responsibilities, while rules, states, and consequences are managed by deterministic system layers. AI DungeonMaster employs an intent-based workflow, specialized agents, and a structured representation of the world state, allowing greater control over permitted actions and both direct and indirect consequences, while facilitating the maintenance of narrative coherence throughout a campaign. As a result, the system demonstrates a more robust approach to integrating LLMs into narrative RPGs, preserving the creative potential of text generation without compromising the integrity of the game world.
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SANTOS, Samuel Vidal dos: AIDungeonMaster: projeto e implementação de um mestre de jogo artificial baseado em LLM para jogos de RPG narrativos textuais. 2026. 76 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Departamento de Computação, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2026.
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