É apresentado um sistema capaz de orquestrar a geração procedural de múltiplos conteúdos, usando diferentes técnicas de criatividade computacional, e capaz de gerar os conteúdos em tempo real. Os conteúdos gerados são calabouços, o posicionamento de inimigos, chaves e fechaduras em suas salas, os inimigos que serão colocados no calabouço, missões para o jogador completar, e as salas do calabouço. São usados algoritmos evolutivos, MAP-Elites, Gramáticas Formais, Cadeias de Markov e Autômatos Celulares para criar tais conteúdos. Eles são organizados por um orquestrador e colocados em um protótipo de jogo. No último estágio do sistema, o conteúdo pode ser gerado em tempo real, tão logo quanto são coletados os dados do jogador para usar de entrada, através de uma análise de perfis baseada em regras. Também é descrita uma arquitetura e design de sistema, que permitiram a adição de novos geradores e a troca de algoritmos para cada gerador com certa facilidade. Diferentes experimentos com jogadores foram realizados para testar diferentes algoritmos e configurações do sistema, todos com resultados positivos, e com os jogadores divertindo-se ao jogar os conteúdos resultantes. Jogadores que jogaram o conteúdo baseado em seus perfis divertiram-se mais do que aqueles que jogaram conteúdo de outro perfil. Isso mostra que nosso identificador de perfis com base em regras pode guiar os geradores para bons resultados.

We present a system able to orchestrate the procedural generation of multiple contents, using different computational creativity techniques, and able to generate the contents in real time. The generated contents are the dungeons, the placement of enemies, locks and keys in its rooms, the enemies that will be placed in said dungeons, quests for the player to complete, and the dungeons rooms. We use evolutionary algorithms, MAP-Elites, Formal Grammars, Markov Chains and Cellular Automata to create these contents. They are organized by an orchestrator and placed in a game prototype. In the late stage of the system, the content can be generated in real time, as soon as it collects data from the player to use as input, using a rule-based profile analysis. We also describe our architecture and system design, which allowed us to add new generators and change the algorithms for each generator with relative easy. Different experiments with players were made to test different algorithms and systems setups, all with positive results, and the players having fun playing the resulting contents. Players who played content based on their profile enjoyed it more than those playing content from another profile. Showing that our rule-based profiler can guide the generators to good results.