深层角色：角色扮演代理和模拟的基于心理学的架构和评估框架

现有的使用大型语言模型 (LLM) 进行角色模拟的方法主要依赖于浅层角色描述，而这些描述无法在扩展的交互中维持连贯的角色行为。我们引入了 Deep Persona，这是一种以心理学为基础的三层架构，它将角色组织成可观察表达、潜在信念和核心动机驱动的层次结构，用于构建高度令人信服的角色扮演代理。该架构受脚本决定论和有限代理原则的约束，将模型限制为由结构化内部脚本引导的反应式引擎。我们进一步提出了一个无参考评估框架，该框架使用已建立的心理临床工具和对抗性压力测试，根据经验人类分布来对对话自然度进行基准测试。实证评估表明，虽然大语言模型实现了较高的语用流利度，但他们在情感表达和共同注意力方面表现出系统性局限性。此外，我们提出了两个深度角色的案例研究，并使用所提出的框架对其进行评估，证明结构化角色可以产生与人类对话行为更紧密一致的交互。