BookWorld: 소설에서 창의적 스토리 생성을 위한 상호작용 에이전트 사회로

BookWorld: From Novels to Interactive Agent Societies for Creative Story Generation

April 20, 2025

저자: Yiting Ran, Xintao Wang, Tian Qiu, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao, Deqing Yang

cs.AI

초록

대규모 언어 모델(LLM)의 최근 발전으로 다중 에이전트 시스템을 통한 사회 시뮬레이션이 가능해졌다. 기존 연구는 새롭게 정의된 페르소나를 부여한 에이전트로 구성된 사회를 처음부터 만드는 데 초점을 맞추었다. 그러나, 확립된 가상 세계와 캐릭터를 시뮬레이션하는 것은 상당한 실용적 가치에도 불구하고 여전히 크게 탐구되지 않은 상태이다. 본 논문에서는 책 기반 다중 에이전트 사회를 구성하고 시뮬레이션하기 위한 포괄적인 시스템인 BookWorld를 소개한다. BookWorld의 설계는 다양한 동적 캐릭터, 가적 세계관, 지리적 제약 및 변화 등 현실 세계의 복잡성을 포괄한다. BookWorld는 스토리 생성, 인터랙티브 게임, 사회 시뮬레이션 등 다양한 응용 프로그램을 가능하게 하여 사랑받는 가적 작품을 확장하고 탐구할 수 있는 새로운 방법을 제공한다. 광범위한 실험을 통해 BookWorld가 원본 책에 대한 충실도를 유지하면서 창의적이고 고품질의 스토리를 생성하며, 75.36%의 승률로 기존 방법을 능가함을 입증한다. 본 논문의 코드는 프로젝트 페이지(https://bookworld2025.github.io/)에서 확인할 수 있다.

English

Recent advances in large language models (LLMs) have enabled social simulation through multi-agent systems. Prior efforts focus on agent societies created from scratch, assigning agents with newly defined personas. However, simulating established fictional worlds and characters remain largely underexplored, despite its significant practical value. In this paper, we introduce BookWorld, a comprehensive system for constructing and simulating book-based multi-agent societies. BookWorld's design covers comprehensive real-world intricacies, including diverse and dynamic characters, fictional worldviews, geographical constraints and changes, e.t.c. BookWorld enables diverse applications including story generation, interactive games and social simulation, offering novel ways to extend and explore beloved fictional works. Through extensive experiments, we demonstrate that BookWorld generates creative, high-quality stories while maintaining fidelity to the source books, surpassing previous methods with a win rate of 75.36%. The code of this paper can be found at the project page: https://bookworld2025.github.io/.