arXiv cs.MA· Anrui Gu, Zhichao Wang, Nicolai Ouporov·· 12 小时前AI 评分39
Fig：自动化多智能体行为诱发系统
Fig: Automated Multiagent Behavior Elicitor
AI 导读
研究团队推出 Fig（Finding Interactions in Games），一个对游戏环境执行定向诱发干预的智能体系统，可将自然语言行为描述拆解为子行为，生成或选择社交游戏，并对游戏引擎、对手、指令和上下文执行单一或组合干预。
正文 · AI 翻译
摘要：许多针对多智能体系统的社会评估研究的是行为从环境中涌现出来的情况，而不是系统性地对环境进行干预以诱发这些行为。我们提出了 Fig（Finding Interactions in Games，在游戏中寻找交互），这是一个对游戏环境执行定向诱发干预的智能体系统。它接收自然语言的行为描述，将其分解为子行为，生成新的社交游戏或选择已有的游戏，并对游戏的引擎、对手、指令和上下文执行单一或组合干预。为评估模型行为，它结合了内置的机械检查和合成评分标准判断。我们通过人工审查验证了干预措施、生成的游戏和评估机制。对于 Fig 为六种测试行为（合作、利用、欺骗、隐蔽协调、背叛和破坏）生成的有效场景，模型平均在 45.2% 的回合中尝试了目标行为。对于有可用对照的游戏-行为对，与匹配的对照游戏相比，Fig 的干预措施使尝试率平均提高了 10.9%。Fig 表明，多智能体环境可以作为可编程的测试平台，用于有意图、可控且可复现的行为评估。代码可在 此 https URL 获取。
| 学科： | 人工智能（cs.AI）；多智能体系统（cs.MA） |
| 引用为： | arXiv:2610.28891 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.28891v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.28891 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Anrui Gu [查看电子邮件]
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2026年10月20日星期二 20:16:08 UTC（997 KB）
来源：arXiv cs.MA · arxiv.org