The Narrative
Engine

Die Narrative Engine ist eine KI-gestützte Plattform zur Geschichtsgenerierung, die sowohl wiederholbare Kampagnenbücher (im Stil von D&D / Warhammer) als auch Echtzeit-Sandbox-Narrative (im Stil eines improvisierten Dungeon Masters) erstellt. Sie fungiert als programmierbarer DM, der interaktive Geschichten in jedem Universum generieren, rendern und verwalten kann.

Das Projekt entstand aus EV2090 · einem Live-Weltraumhandelsspiel, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet und von Andrea Doyon entwickelt wurde · wo bereits eine funktionierende Narrative Engine existiert, jedoch in ihrer Rendering-Schicht an Qualität mangelt. Inhalte werden ohne Bewusstsein dafür generiert, wie sie konsumiert werden. Ein Schwarzes Brett liest sich wie ein Erzähler, der eine Geschichte beschreibt. Eine Durchsage klingt wie das Geschimpfe eines NSC. Das ist das Kernproblem, das die Narrative Engine löst.

Bevor wir uns auf eine Designentscheidung festlegten, haben wir im ersten Sprint sechs Bereiche erforscht – nicht um bereits bestehende Ideen zu bestätigen, sondern um herauszufinden, was fünfzig Jahre Tabletop-Design und die neueste KI-Narrativforschung tatsächlich wissen. Jeder Bereich beantwortete eine spezifische Frage, die die Engine richtig stellen muss.

Dies sind die festgelegten Entscheidungen, die alle Designarbeiten leiten. Sie sind unverhandelbar · jedes Feature oder Schema, das gegen sie verstößt, wird zurückgewiesen.

Was wir tatsächlich mit Sicherheit wissen: Der größte einzelne Qualitätsmangel in EV2090 liegt darin, dass Narrativgenerierung und Rendering im selben Modellaufruf mit demselben Kontext stattfinden. Die Engine entscheidet gleichzeitig, was passiert und wie es klingt – und produziert dabei Inhalte, die keinem der beiden Ziele gerecht werden. Die Architektuhypothese ist daher eine harte Trennung dieser beiden Belange · nicht als Abstraktionspräferenz, sondern als Qualitätsmandat.

Wir kennen auch die Richtung der Kostenoptimierung. Die Handlungsachse wird selten und aufwendig generiert (Sonnet, voller Kontext). Das Beat-Rendering geschieht häufig und günstig (Haiku, enger Kontext). Jede Architektur, die das umkehrt · Sonnet für das Rendering aufruft oder Haiku für die Planung · ist per Definition falsch.

Der Fahrplan ist in zweiwöchige Sprints gegliedert, jeder mit einer klaren „Fertig-wenn"-Definition, die direkt in die nächste Phase einfließt. Der Fortschritt wird in Linear unter dem Life & Logic-Team verfolgt.