UserHarness: 利用用户心智构建更强的智能体心理理论

理解用户的信念和意图是构建有效智能助手的关键。这一能力通常通过心理理论(Theory-of-Mind, ToM)任务来评估，成功需要从用户视角进行推理。然而，许多现有方法通过复杂的流水线间接建模行为来解决ToM问题，并未显式重建用户的心理状态。这忽略了问题的核心结构：用户基于其信念行动，而信念通过观察环境得到更新；信念和意图共同决定行动，行动反过来改变环境；社会推理通常需要关于他人信念或意图的嵌套信念。我们提出UserHarness，一个将ToM推理重新定义为显式用户心智重建的简单框架。UserHarness分解用户的心理状态、其与外部环境的关系以及由此产生的行动，使智能体能够追踪用户的观察、信念、意图和行为。在五个基准测试中，UserHarness达到了高达95.94%的宏平均准确率，相比现有推理方法相对提升超过15%，相比最强的纯提示框架相对提升约20%。这些结果表明，稳健的用户理解需要从用户心智根源进行推理，将用户心智利用定位为构建更具适应性未来助手的可行基础。