PsyEvo：测试时自进化的个性化心理咨询智能体

心理健康障碍影响全球相当比例人口，训练有素的从业者持续短缺使多数人得不到充分照护。基于LLM的咨询者为提供可扩展的对话心理支持指明方向。仅靠离线模型训练，适应个体来访者或从进行中的治疗交互中学习的空间有限。我们提出PsyEvo，一个在测试时同时实现来访者特定个性化与响应策略改进的LLM咨询框架，含三组件：分层贝叶斯技能策略（HBSP）维护由会话反馈更新的每客户端技能后验，个性化干预选择；会话间列表式偏好优化（LiPO）以跨客户端偏好证据更新共享响应适配器，改善所选技能的表达；状态条件序贯信用分配（SOCA）经一致性核验的比较与序贯投影为两组件提供候选偏好与轨迹信用。在带共享在线群体适应的模拟来访者评估中，PsyEvo在PsychEval取得7.684总体分，三次匹配运行中每次都超过每个组件变体；共享配置下移除单个组件使总体分下降0.138-0.171，支持完整脚手架内各组件的条件性贡献。代码/项目页：https://github.com/Lingxi-mental-health/PsyEvo。