数十年来，非玩家角色（NPC）主要依赖规则系统，行为和性格在发布前就已写死。大语言模型（LLM）的出现让 NPC 能够自由对话、适应新情境，甚至表现出开发者未明确编写的行为，因而引发了大量学术和商业探索。然而，现有研究缺乏整体视图，难以评估已有方案的实现情况、效果和成本。为填补空白，我们对 377 篇学术论文进行系统映射，筛选出 42 篇进行深入分析，围绕一个主研究问题和十个子问题，沿四个主题轴展开。结果首次提供了组件采用率、响应延迟、安全覆盖和可复现性等量化特征：短期记忆和世界状态 grounding 的采用率分别约为 60% 和 69%，而长期记忆（31%）、反思（38%）和检索增强生成（14%）仍较少见，响应时间在 2.6 到 15 秒之间。进一步，我们识别出六大结构性障碍阻碍商业落地，并基于证据提出针对开发者和研究者的改进建议。\n\n点评