记忆如何影响基于LLM的社会粒子群中的集体与合作行为

本研究探讨了大语言模型 (LLM) 智能体的模型特定特征（包括内部对齐）如何影响记忆对其在多智能体系统中的集体和合作动态的影响。为此，我们扩展了社会粒子群（SPS）模型，其中代理在二维空间中移动，并与相邻代理一起玩囚徒困境，将其基于规则的代理替换为具有大五人格分数和不同记忆长度的LLM代理。使用Gemini-2.0-Flash，我们发现记忆长度是控制集体行为的关键参数：即使是最小的记忆也会极大地抑制合作，随着记忆长度的增加，系统会从稳定的合作集群通过集群的循环形成和崩溃转变为分散的背叛状态。大五人格特质与代理人行为相关，与人类参与者的实验结果部分一致，支持了模型的有效性。使用 Gemma~3:4b 进行的对比实验揭示了相反的趋势：较长的记忆促进了合作，伴随着密集的合作簇的形成。对智能体推理文本的情感分析表明，随着记忆长度的增加，Gemini 对记忆的解释越来越负面，而 Gemma 对记忆的解释则越来越负面，并且这种差异在宏观动态收敛之前的实验早期阶段持续存在。这些结果表明，大语言模型的模型特定特征（可能包括对齐）在确定基于生成代理的建模中的新兴社会行为方面发挥着基础作用，并为先前关于记忆和合作的工作中发现的矛盾提供了微观层面的认知解释。