新闻、仓库与研究，按时间排列。
Daggerfall Unity 模组 People of the Iliac Bay 发布 10 月 26 日测试跟进更新，通过持久家庭、日常行程、有限卫兵和可选本地 LLM 对话让 NPC 生动起来。本次更新去除 NPC 物品栏创建时的重复世界拷贝，启动卡顿从 3,097ms 降至 8.92ms，核心测试 2121/2121 通过；对话需单独配置本地模型服务器，默认使用 Gemma + Breeze，项目仍为开发快照，尚无完整安装包。
推荐理由：开发者给出启动卡顿从 3,097ms 降到 8.92ms 等实测数据和明确的未完成清单，读者可据此判断项目当前的真实完成度。
cyberkyd01 在 GitHub 发布 AI-Browser-Automation v1.6.0，一个运行在浏览器侧栏的 AI Agent 扩展，可连接 LM Studio、Ollama 本地模型或 OpenAI、Anthropic、Gemini、OpenRouter 等云 API，对当前页面执行阅读、点击、输入、填表等操作。v1.6 新增 Thinking 与工具开关控制，v1.5 加入跨聊天记忆与进度记录，v1.2 起任务在面板关闭后仍于后台继续运行；支持 Chrome、Chromium 系浏览器和 Firefox，需 Chrome 116+ 或 Firefox 128+，本地模型建议上下文至少 16k、理想 32k token。
开源 C# 服务端模组 BarotraumaLLMAI 将《潜渊症》每个船员机器人变成独立 LLM 智能体：机器人定期接收 JSON 观察，通过 tool calling 让 LLM 选择行动，由游戏原生指令执行，走路、焊接、治疗和战斗仍由原版 AI 处理。支持 OpenAI 兼容 API（Ollama、vLLM、OpenRouter 等）和 Anthropic，机器人可互相通信、记笔记、跨回合记忆玩家偏好，玩家可用聊天文本下达指令。代码含 217 个测试并通过模拟器验证，尚未在真实游戏中运行。
GitHub 仓库 setevik/kol-explore 让 LLM 通过浏览器和 fetch() 实际游玩 2003 年开发的网页 RPG《Kingdom of Loathing》，不使用自定义 Agent，以仓库文件作为记忆，每回合读 NEW_SESSION_PROMPT.md 和 HANDOFF.md 后游玩一个游戏日、写角色日记并提交。仓库按 my-adventures（日记）、runs（完成记录）、mechanics（攻略）组织，tools/lore-check.sh 通过 pre-commit 钩子约束日记的角色化文风。
auRose94 发布 KK-LLM-NPC 模组，通过 OpenAI 兼容接口驱动 KoboldKare 中的 AI kobold 成为自主智能体，可感知环境、规划移动、对话并作出反应。默认采用 bash 式控制台循环而非 JSON 感知推送以减小上下文负载，适配 LM Studio、Ollama、llama.cpp 等本地服务器，支持可选多模态视觉、A* 全图寻路、事实记忆与遗忘、原生工具调用和玩家被吞噬旁观等玩法。
作者 /u/msalsas 制作了一个完全本地运行的对话 AI 毛绒玩具，所有计算留在局域网内：STT 用 Whisper，LLM 用 Hermes 3 Llama 3.1 8B（Q8_0），TTS 用 Kokoro，记忆按人区分（LangGraph），并通过 dlib 人脸识别和 FER+ 情绪识别辨认说话者并适应其情绪。毛绒本体只是搭载麦克风、摄像头、扬声器和头部舵机的 Pi Zero WH 终端，经 WebSocket 连到笔记本上的本地推理 API。无云端、无 API keys，仓库以 MIT 协议开源，完整教程见 hackster.io。
Tawesh 发布 AiSteve 1.1.0，一个面向 Minecraft 1.20.1 Forge 的 AI 伙伴模组，让语言模型驱动的玩家与你一起挖矿、建造、战斗。它采用感知、记忆、目标栈加技能优先于 LLM 的分层架构，常见请求走确定性技能零 token 消耗，含四层记忆、需求与人格系统，支持 DeepSeek 等多家 API；目前尚无熔炼能力且 AI 角色暂时无敌。
推荐理由：作者完整公开了感知、记忆、目标栈与技能优先于 LLM 的分层设计， token 成本控制思路可直接迁移到其他 Agent 项目。
GitHub 开源项目 game-brain 是一个不绑定具体游戏的 AI 自动游玩框架，首个目标是用 mGBA 自动通关 Pokémon FireRed 美版（header BPRE）。架构分 Adapter、Brain、Arbiter 三层，操作层固定为按键、A* 寻路与 Auto/Assist/Manual/Shadow 四种模式，可随时人工接手，每步写入 JSONL 支持 replay。目前已在真 ROM 从开机推进到常磐市并取得图鑑，默认大脑为 battle,path,rule；LLMBrain 仍是 stub，真正的 PPO 训练未开始。
GitHub 开源项目 dwarf-fortress-agent-skill 为 Dwarf Fortress（adventure mode）提供自动游玩智能体：由 JEV 四个提示词选择动作，DeepSeek（deepseek-v4.1-flash）只负责叙事、PT↔EN 翻译和向人类提问，模型文本不接触游戏。决策按 confidence 分派：auto（≥0.90）自动执行，hitl（0.50–0.89）需人工确认，并配 CoALA 记忆与带 kill-switch 的葡萄牙语 Web UI。