Boosting City 20 con agenti autonomi e trattamento del linguaggio naturale

Abstract

Questa tesi indaga la fattibilità di impiegare tecnologie dichiarative orientate agli agenti - in particolare il modello Belief-Desire-Intention (BDI) - per supportare la complessa Narrazione Emergente richiesta dai videogiochi moderni. Mentre la programmazione imperativa tradizionale spesso incontra difficoltà nell'esprimere il ragionamento ad alto livello in modo modulare, questo lavoro esplora come l'Intelligenza Artificiale Simbolica possa consentire ai Personaggi Non Giocanti (PNG) di dimostrare autonomia, reattività e coordinazione sociale.

Come caso di studio realistico, la ricerca utilizza City 20, un titolo sviluppato da Untold Games caratterizzato da Narrazione Emergente, dove la narrazione dipende da interazioni imprevedibili e dinamiche tra l'ambiente e i cittadini autonomi. Sfruttando ed estendendo il framework VEsNA-Pro, questo lavoro fornisce soluzioni ingegneristiche concrete per colmare il divario tra la programmazione accademica orientata agli agenti e la progettazione pratica di videogiochi.

I contributi di questa tesi sono triplici. Primo, il framework è convalidato attraverso un complesso Scenario del Concerto - suggerito direttamente da Untold Games - dimostrando che il ciclo di ragionamento BDI è in grado di coordinare oltre 50 agenti autonomi nella gestione delle routine quotidiane e di interruzioni inattese. Secondo, la credibilità degli agenti guidati dalla personalità è valutata tramite uno user study, confermando che i modelli di propensione basati sul modello OCEAN generano pattern conversazionali riconoscibili dall'uomo. Infine, il contributo principale è lo sviluppo di VEsNA-ProC, un'estensione che introduce il supporto nativo per i piani collaborativi. Questo meccanismo consente agli agenti di negoziare, sospendere ed eseguire attività congiunte utilizzando una sintassi dichiarativa concisa, riducendo significativamente l'onere ingegneristico per i comportamenti collettivi. Come contributo accessorio, è stata condotta una Revisione

This thesis investigates the feasibility of employing declarative agent-oriented technologies - specifically the Belief-Desire-Intention (BDI) model - to support the complex emergent storytelling required by modern video games. While traditional imperative programming often struggles to express high-level reasoning in a modular way, this work explores how symbolic AI can enable Non-Player Characters (NPCs) to exhibit autonomy, reactivity and social coordination.

As a realistic case study, the research utilizes City 20, a title developed by Untold Games characterized by Emergent Storytelling, where the narrative depends on unpredictable and dynamic interactions between the environment and autonomous citizens. By leveraging and extending the VEsNA-Pro framework, this work provides concrete engineering solutions to bridge the gap between academic agent-oriented programming and practical game design.

The contributions of this thesis are threefold. First, the framework is validated through a complex Concert Scenario - suggested directly by Untold Games - demonstrating that the BDI reasoning cycle can coordinate over 50 autonomous agents handling daily routines and unexpected disruptions. Second, the believability of personality-driven agents is assessed through a user study, confirming that OCEAN-based propensity models generate human-recognizable conversational patterns. Finally, the core contribution is the development of VEsNA-ProC, an extension that introduces native support for collaborative plans. This mechanism enables agents to negotiate, suspend and execute joint activities using a concise declarative syntax, significantly reducing the engineering overhead for collective behaviors. As a side contribution, a Systematic Literature Review (SLR) covering nearly 30 papers was conducted to rigorously position this research within the current state of the agent-oriented and emergent storytelling technologies.