结构化 游戏NPC 行为和交互数据集

# 结构化NPC运行时行为决策数据集（NavMesh v2） ## 一、数据集简介 本数据集用于训练与评估面向 Unity 3D 游戏环境的 NPC 运行时行为规划模型（Runtime NPC Planner）。 数据以任务型对话（Task-oriented Dialogue）的形式构建，强调： - 世界状态持续同步（tick） - POI 映射版本控制（poi_catalog_version） - 动作严格白名单约束（AllowedActions） - 计划锁语义（plan_lock），用于避免重复规划和路径抖动 模型的目标是根据角色背景与当前世界状态，生成合法、可执行、结构化的 JSON 行为计划。 --- ## 二、任务类型 - 领域：NLP - 任务：Conversational（任务型对话） - 子类型：Task-QA / Action Planning - 输出形式：严格结构化 JSON（非自然语言） --- ## 三、数据结构 每条样本采用 ChatML 格式，包含三部分： ### 1. System 约束模型为 NPC 规划器，仅允许输出合法 JSON 与白名单动作。 ### 2. User 输入结构化世界状态： - tick（世界版本） - 地图与 POI 版本 - 玩家位置 - NPC 当前状态（位置、HP、Stamina、当前目标） - nearby_pois（本轮允许导航目标） - allowed_actions（动作与参数 schema） ### 3. Assistant 输出： - plan_id - goal / intent - actions（只能使用白名单 + nearby_pois） - plan_lock（时间锁或目标锁） - reasoning_brief（调试用） --- ## 四、适用场景 本数据集适用于： - 游戏 NPC 自主行为规划 - 多智能体任务决策建模 - 运行时 AI 行为生成（Unity / Unreal） - Agent Planning / Tool-Calling LLM 微调 - 强约束结构化输出任务 --- ## 五、数据规模 | 划分 | 数量 | |------|------| | Train | 2250 | | Val | 125 | | Test | 125 | | Total | 2500 | --- ## 六、特点 - 强结构化输入输出（无自由文本） - 明确动作 schema，避免模型幻觉 - 引入计划锁（Plan Lock）模拟持续决策 - POI 局部可见机制（nearby_pois） - 完全贴合 3D NavMesh 游戏运行时逻辑