摘要
本文提出 TBS 框架,旨在解决现有大语言模型多智能体模拟中内部评估过程不可见的问题。该框架将智能体的私有推理与公共话语生成分离,在每个时间间隔内,智能体基于对话历史和记忆更新包含认知失调、舆论感知等结构化内部状态。系统通过协调器解决发言意图竞争,实现内部评估与公共交互的协同演化。实验表明,TBS 能生成连贯的内部状态轨迹,有效揭示从内部评估到公共表达的路径,支持机制敏感的社会模拟研究。
AI 推荐理由
论文核心在于分离并建模智能体的内部评估与推理过程,虽用于社会模拟,但深度涉及推理机制。
研究机构
密歇根州立大学
汉肯大学外国研究学院
论文信息