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论文

LLM 智能体的结构化人格控制与适应

Structured Personality Control and Adaptation for LLM Agents

Jinpeng Wang, Xinyu Jia, Wei Wei Heng, Yuquan Li, Binbin Shi, Qianlei Chen, Guannan Chen, Junxia Zhang, Yuyu Yin
智能体系统Agent 架构与控制循环

摘要

大语言模型（LLM）正日益塑造人机交互（HCI），从个性化助手到社会模拟。在语言能力之外，研究者正在探索 LLM 能否表现出影响参与度、决策与感知真实感的人类式特征。人格尤为关键，但现有方法往往难以实现既细腻又可适配的表达。我们提出一个以荣格心理类型为 LLM 人格建模的框架，整合三种机制：用于连贯核心表达的主导-辅助协调机制、用于对情境临时适应的强化-补偿机制，以及驱动长期人格演化的反思机制。这一设计使智能体在保持细腻特质的同时，能够动态调整以应对交互需求，并逐步更新其底层结构。人格对齐采用 Myers-Briggs Type Indicator 问卷进行评估，并在多样挑战情境下测试，作为初步的结构化评估。研究结果表明，演化的、人格感知的 LLM 能够支持连贯且对情境敏感的交互，助力 HCI 中的自然化智能体设计。

LLM 智能体的结构化人格控制与适应
图1：Jungian Personality Adaptation Framework（荣格人格适应框架）：由主导-辅助（dominant-auxiliary）协调所支配的核心人格配置（紫色方框）、通过强化-补偿（reinforcement-compensation）在挑战场景中的短期适应（蓝色方框），以及通过反思实现的长期人格更新（橙色方框）。