arXiv cs.AI· Yirui Qi, Xiaoming Zhang, Jaehong Yoon·· 3 天前AI 评分32
Agent Sociodrama：用社会动态引导的 Persona 重铸修复 LLM 智能体团队
Agent Sociodrama: Social-Dynamics-Guided Persona Recasting for LLM Agent Teams
AI 导读
研究者提出 Agent Sociodrama 框架，用统一外部 LLM 裁判每轮更新固定 persona 下智能体的情绪状态与非对称关系，在 6 个 LLM 基座和 5 个社会场景中验证其社会动态轨迹。
正文 · AI 翻译
摘要：大语言模型（LLM）智能体越来越多地以团队形式部署，但它们会以典型的社会性方式失败：信息持有者保持沉默，主导发言者将群体锚定在错误答案上，违反规范的行为不受惩罚。我们提出 Agent Sociodrama，一个用于建模和验证 LLM 智能体团队中不断演变的社会动态的框架。在固定人设下，智能体的情绪状态以及有向、非对称的关系每一轮都由一个统一的外部 LLM 评判者更新，并塑造其后续互动。在六个 LLM 主干模型和五个社会场景中，我们通过经典社会理论模式以及与人类判断的一致性来评估社会保真度。由此产生的轨迹展现出结构化的社会模式和模型特定的差异。随后我们提出轨迹引导的人设重铸（TPR），它从交互记录和社会轨迹中诊断群体动态失败，并在重新运行任务前重铸智能体人设。在四个协作基准上，TPR 从异构和随机初始化的智能体人设组合中都提升了性能，相比初始选角最高带来 83.3 个百分点的准确率提升。在具有代表性的分布式信息合作和混合动机议价任务上，我们在四项比较中的三项中优于 SOTOPIA 和 AgentVerse，帕累托率最高提升 37.5 个百分点。这些结果表明，经过验证的社会轨迹为修复 LLM 智能体团队提供了可操作的信号。
| 评论： | 项目页面：this https URL |
| 学科： | 人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL）；多智能体系统（cs.MA） |
| 引用为： | arXiv:2610.15788 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.15788v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.15788 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Yirui Qi [查看邮箱]
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2026年10月11日星期日 17:23:24 UTC（9,157 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org