面向社会智能 LLM 代理人的概率意图建模
人工智能
2025-10-22 v1 计算与语言
摘要
我们提出了一种用于多轮社交对话中大语言模型 (LLM) 代理人的概率意图建模框架。该框架维护对合作方潜在意图的信念分布，该分布从上下文先验条件初始化，并通过每轮言语后的似然估计进行动态更新。演化中的分布为策略提供额外的上下文 grounding，使其能够在不确定性下进行自适应对话策略。 preliminary experiments 在 SOTOPIA 环境中显示出一致的改进：相较于 Qwen2.5-7B 基线，本文提出的框架在 SOTOPIA-All 上提高了 9.0%，在 SOTOPIA-Hard 上提高了 4.1%，并略微超越了直接观察合作方意图的预言代理人。这些初步结果表明，概率意图建模可以为开发社会智能 LLM 代理人贡献作用。
引用
@article{arxiv.2510.18476,
title = {Probabilistic Modeling of Intentions in Socially Intelligent LLM Agents},
author = {Feifan Xia and Yuyang Fang and Defang Li and Yantong Xie and Weikang Li and Yang Li and Deguo Xia and Jizhou Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.18476},
year = {2025}
}