Resumen: Los juegos de rol LLM tienen como objetivo retratar personajes arbitrarios en narrativas interactivas, sin embargo, los sistemas existentes a menudo sufren de inmersión y adaptabilidad limitadas. Por lo general, submodelan la información ambiental dinámica y asumen escenas y elencos en gran medida estáticos, lo que ofrece un soporte insuficiente para la orquestación de múltiples personajes, las transiciones de escenas y la introducción de personajes sobre la marcha. Proponemos un marco de juego de roles adaptativo de múltiples agentes, AdamARP, que presenta un formato de mensaje inmersivo que entrelaza [Pensamiento], (Acción), y Habla, junto con un Administrador de escena explícito que gobierna el juego de roles a través de acciones discretas (init_scene, pick_speaker, switch_scene, add_role, end) acompañadas de fundamentos. Para entrenar estas capacidades, construimos AdaRPSet para el modelo de actor y AdaSMSet para supervisar las decisiones de orquestación, e introducimos AdaptiveBench para la evaluación a nivel de trayectoria. Los experimentos en múltiples columnas vertebrales y escalas de modelos demuestran mejoras consistentes: AdaRPSet mejora la consistencia de los personajes, la conexión con el entorno y la coherencia narrativa, con un actor 8B superando a varios LLM comerciales, mientras que AdaSMSet permite transiciones de escenas más suaves y presentaciones de roles más naturales, superando a Claude Sonnet 4.5 usando solo un LLM 14B.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 18 de enero de 2026. Ver fuente original
Resumen: Los juegos de rol LLM tienen como objetivo retratar personajes arbitrarios en narrativas interactivas, sin embargo, los sistemas existentes a menudo sufren de inmersión y adaptabilidad limitadas. Por lo general, submodelan la información ambiental dinámica y asumen escenas y elencos en gran medida estáticos, lo que ofrece un soporte insuficiente para la orquestación de múltiples personajes, las transiciones de escenas y la introducción de personajes sobre la marcha. Proponemos un marco de juego de roles adaptativo de múltiples agentes, AdamARP, que presenta un formato de mensaje inmersivo que entrelaza [Pensamiento], (Acción), 
