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title: "AI 角色扮演术语：从 OOC、角色卡到世界书"
canonical: https://teasa.ai/zh-CN/guides/ai-companion-glossary
updated: 2026-11-06
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# AI 角色扮演术语：用一个场景读懂

不需要先学会所有术语才能开始角色扮演。不过，当你想修改角色、纠正剧情或整理世界设定时，知道自己在改什么会很有帮助。这里用同一个练习场景串起常见概念：你是一名送信人，来到即将关闭的渡口，船长伊奥娜认出了信封上的印章。

这是作者编写的练习设定，不是 AI 的实际回复。Teasa 是本文发布方；通用术语和当前产品操作会分别说明。

## 对话中的基本操作

### 玩家人设：你扮演谁

人设通常描述你的名字、身份、外貌或与对方的关系。在这个场景中，你是送信人，不是船长。它和账号资料不同，也和 AI 扮演的角色不同。开始前先读作品设定的玩家身份，避免同时出现两个互相冲突的角色。

### IC 与 OOC：角色内与角色外

IC 是角色在故事里说话或行动。OOC 是暂时跳出剧情，向写作搭档说明要求。例如“船长，最后一班船什么时候开？”属于角色内台词；“（OOC：请放慢节奏，不要替我决定是否交出信件。）”是写作指示。括号只是常见习惯，不保证每个模型都能正确理解。

### 回合：一次互动

通常指你的一条消息及 AI 对它的回复。短回合适合追问和交锋，长回合可以容纳更多叙述。平台的计费或次数规则未必按同一种定义计算，购买前应看实际说明。

### 重生成：同一个输入，另一种回应

重生成让 AI 重新回答你刚才的消息。它没有自动改变你已经说过的话。如果你想比较“把信交出去”和“把信藏起来”，那是改变自己的选择，不能只靠重生成同一个输入完成。

### 分支与新会话

分支通常指保留共同历史后发展出不同路线。各平台允许从哪里开始、如何保存，差异很大。当前 Teasa 网页版可用“重新开始”从公开开场建立另一段会话，再从“你的聊天”返回；并没有让你从任意旧消息直接分支的按钮。具体操作见[入门指南](https://teasa.ai/zh-CN/guides/ai-roleplay-guide)。

## 编写人物与场景

### 角色卡

描述 AI 所扮演人物的资料，常包括身份、目标、背景、说话方式、开场和示例对话。伊奥娜“想在起雾前出航”比“勇敢、神秘、复杂”更容易变成可玩的冲突。不同平台的卡片格式不同，复制文字不等于连同图片、记忆和私有设置一起迁移。[角色卡指南](https://teasa.ai/zh-CN/guides/ai-character-card-guide)提供具体改写例子。

### 台词示例与声音

示例展示角色会怎样说话。船长可能说“还有四分钟。要问就现在问。”档案员可能说“先告诉我，你在哪里拿到这枚印章？”两句话体现不同目标和节奏。删掉名字后仍能分清是谁，比在设定里反复写“个性鲜明”更有用。

### 角色阵容

同一故事里的人物及其关系。人数多不代表互动更好。给每个人不同的目标，也允许不相关的人暂时沉默。检查 AI 是否把船长的知识、称呼或动作安到了送信人身上。

### 玩家主导权

你的角色由你决定台词、感受和重要行动。AI 可以描写船长伸手要信，不应因此直接写成“你信任她，把信交给了她”。Teasa 的设置和生成检查旨在维护这种主导权，但仍可能出错。遇到越界时，明确纠正或要求重写，而不是把产品说明当作绝对保证。

### 分段开场

作者把场景、动作和人物台词分成几个片段，再交给玩家继续。开场可能已经规定玩家的一些身份或动作；进入前读清楚这些前提。好的开场应留下可以回应的事情，不必在第一屏讲完整段历史。

### 正史、设定与当前进展

正史是这条故事线中已经发生、被接受的事实。“第三次钟响后渡口关闭”是稳定规则；“你把信交给伊奥娜”是某次会话里的进展。另开一段会话时，不应自动假设上一次做过的选择也在这里发生。

## 世界书与记忆

### 世界书

也常叫 lorebook，用独立条目保存地点、组织、规则和历史。部分条目由关键词触发，部分始终参与上下文。世界书不是一份必定逐字执行的剧本。[世界书指南](https://teasa.ai/zh-CN/guides/ai-lorebook-guide)说明了触发、预算和条目冲突。

### 触发词

让某个条目成为候选的词语。例如提到“第三次钟声”时，渡口关闭的规则可能被选中。是否真正加入提示，还取决于扫描范围、优先级、启用状态和剩余空间。出现关键词不等于模型一定读到，更不等于一定正确使用。

### 记忆与检索

记忆是产品用来保留事实的机制，可能是摘要、可编辑条目、固定信息或对旧对话的检索。检索则是在需要时找出相关材料。你可以测试：把见面日期从周四改到周五，隔一段时间再询问。一次答对只能说明那一次成功，不能证明长期不会记错。

### 常驻信息与条件信息

每回合都需要的身份或核心规则适合常驻；偶尔用到的历史可以按条件加入。如果每个条目都设为常驻，人物的长篇背景就可能挤掉最近的对话。先问“这一事实何时会改变角色的下一步”，再决定放在哪里。

## 模型与上下文

### 大语言模型（LLM）

根据输入生成文字的模型。应用还要组织人物资料、会话历史、检索结果和显示方式，才能形成持续的角色体验。因此，同一个模型在不同应用里的表现也可能不同。

### Token

模型处理文字的单位，可能是词、词的一部分、标点或字符片段。切分方式取决于模型和语言。不要用“一个英文词大约多少 token”的经验，直接估算中文、日文或韩文的预算。

### 上下文窗口

模型生成一次回复时能处理的信息上限。指令、人物资料、最近对话和检索到的世界设定会争用这个空间。事实仍在上下文里，也可能被误解或遗漏；“忘记”不总是因为窗口满了。

### 系统指令

应用放在对话之前的常驻要求，可能涉及角色分工、格式、文体或边界。它们与玩家可见的消息不同，但模型仍可能理解错误。写作时应把关键要求说清楚，避免多条互相矛盾的命令。

## 用五个问题检查一次回复

| 你看到的现象 | 对应概念 | 下一步 |
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| AI 把你叫作船长 | 玩家人设、角色阵容 | 检查双方身份与称呼 |
| 每个人说话都一样 | 角色卡、台词示例 | 给每个人一个不同目标和句式 |
| 无关场景总在讲钟声 | 世界书、常驻信息 | 检查触发词是否太宽泛 |
| AI 替你拆开了信 | 玩家主导权 | 说明该决定尚未发生，要求重写 |
| 旧约定被写错 | 记忆、检索、上下文 | 纠正事实后再次测试，不急着断定原因 |

如果你想动手练习，可以[下载中文场景工作表](https://teasa.ai/templates/scene-and-cast-workbook-zh-CN.md)，然后阅读[视觉小说与 AI 角色扮演的区别](https://teasa.ai/zh-CN/guides/ai-visual-novel-vs-ai-roleplay)。

## FAQ

### 一定要写 OOC 才能修改剧情吗？

不一定。你可以用普通语言说明要求，也可以使用产品提供的重写方向。关键是让模型区分“角色说的话”和“作者给的指示”。

### 世界书和记忆是同一回事吗？

用途有重叠，但通常不同。世界书更适合作者整理可复用的世界事实，记忆更常用于保留会话里逐步形成的信息。具体以应用实际实现为准。

### 界面是中文，故事就一定完整翻译了吗？

不一定。界面语言、作品开场、玩家身份和生成回复是不同部分。先读实际开场；英文录制的示例不能证明中文生成质量。