构建更好的 AI 代理：关于 LLM 基于对话代理中人格化运用的一种挑战性观点

大型语言模型 (LLM) 如 GPT 系列的引入已推动该领域的人工智能向多个领域演进，包括医疗保健、教育和金融。对个人化应用日益增长的需求促使设计对话代理 (CA) 具备独特人格。本文首先检视赋予 CA 独特人格的理由与影响，随后平稳过渡到对 LLM 时代下基于 LLM 的 CA 个人化和拟人化的更广泛讨论。我们深入探讨了 LLM 基于 CA 实现人格化的特定应用场景，这些场景中的人格化不仅有益而且至关重要。该论文强调了对人格化集成采取细致方法的必要性，指出可能出现的挑战和伦理困境。关注点转向维持人格一致性、建立健全的评估机制以及确保人格属性有效地得到特定领域知识的补充。