语言，不仅仅是文字的堆砌，更是表情包的狂欢，是梗的海洋，是键盘侠的战场（嗯？哪里不对）。
语言如何塑造我们的社会行为？
我们的社会结构又是如何在不断的言语交流中演变的？
近期，来自复旦大学和小红书的研究者们通过引入一种名为AgentGroupChat的模拟平台，对这些问题进行了深入探讨。
WhatsApp等社交媒体拥有的群聊功能，是AgentGroupChat平台的灵感来源。
在AgentGroupChat平台上，Agent们可以模拟社会群体中的各种聊天场景，帮助研究人员深入理解语言在人类行为中的影响。
该平台简直是大模型的cosplay胜地，它们进行角色扮演，成为各种各样的Agent。
然后，Agents通过语言交流参与社会动态，展现了个体间的互动如何涌现成群体的宏观行为。
众所周知，人类群体的进化，正来源于一次次涌现行为的发生，如社会规范的建立、冲突的解决和领导力的执行。
AgentGroupChat环境的详细设计
首先是角色设计。
AgentGroupChat中，对于主要角色和非主要角色的区分非常关键。
主要角色是群聊的核心，拥有明确的游戏目标，并能够主动和所有角色进行私聊、会面，而非主要角色则更多地起到辅助和响应的作用。
通过这样的设计，研究团队可以模拟现实生活中的社交结构，并针对“主要研究对象”区分所有角色是否主要。
实验案例中的主要研究对象是Roy家族，所以非Roy家族的人就全都设置为非主要角色，从而简化交互复杂度。
其次是资源管理。
在AgentGroupChat中，资源不仅仅指物质的，更多的是指信息资源和社会资本。
这些资源可以是群聊话题、社会地位标志或特定的知识。
资源的分配和管理对于模拟群体动态非常重要，因为它们影响角色之间的互动和角色的策略选择。
例如，拥有重要信息资源的角色可能会成为其他角色争取联盟的目标。
第三，游戏进程设计。
游戏进程的设计模拟了现实生活中的社交互动过程，包括了私聊、会面、群聊、更新阶段和结算阶段。
这些阶段不仅仅是为了推动游戏进程，更是为了观察角色如何在不同的社交场景下作出决策和反应。
这种分阶段的设计帮助研究团队详细记录每一步的互动，以及这些互动如何影响角色间的关系和角色对游戏环境的认知。
Verb Strategist Agent的核心机制
论文中提到了一个以大模型为基础的智能体框架，Verbal Strategist Agent，它被设计用来增强AgentGroupChat模拟中的互动策略和决策制定。
Verbal Strategist Agent通过模拟复杂的社会动态和对话场景，来更好地引出集体的突现行为。
团队介绍，Verbal Strategist Agent的架构主要由两个核心模块构成：
一是Persona，一是Action。
Persona由一系列预设的性格特征和目标组成，这些特征和目标定义了Agent的行为模式和反应方式。
通过精确设定Persona，Agent能够在群聊中展示一致且符合其角色设定的行为，这对于生成可信和一致的群聊动态至关重要。
而Action模块定义了Agent在游戏中可能执行的具体操作，包括思考（think）、规划（plan）、选择（choose）、发言（speak）、总结（summary）、反思（reflect）和投票（vote）。
这些行为不仅反映了Agent的内在逻辑和策略，也是Agent与环境及其他Agent互动的直接表现。
例如，“Speak”行为让Agent能够根据当前的群聊内容和社交策略选择合适的发言内容，而“Reflect”行为则允许Agent总结过去的互动并调整其未来的行动计划。
研究中还提到，在纯语言交互的环境下，token开销问题尤为突出，特别AgentGroupChat这种复杂的多角色模拟，如其token需求远超过了以往的模拟，如Generative Agents或War Agents。
盘古大模型
华为云推出的一系列高性能人工智能大模型
35 查看详情
主要原因如下：
一是聊天本身具有复杂性。
在AgentGroupChat中，由于模拟的是无明确目标或目标较弱的自由对话，聊天内容就会变得特别凌乱，token开销自然比其他聚焦于某个具体任务的Simulation中的Agent要大。
其他工作，如Generative Agents和War Agents也包含对话元素，但其对话的密度和复杂度都不及AgentGroupChat。特别是在War Agents这样目标驱动的对话中，token消耗通常较少。
二是角色的重要性与对话频率。
在初始模拟中，设置了多个角色可以随意进行私聊或群聊，其中大部分角色都倾向于与某个“重要角色”进行多轮对话。
这就导致了重要角色会积累大量的聊天内容，从而增加了Memory的长度。
在模拟中，一个重要角色可能参与多达五轮的私聊和群聊，这极大地增加了内存开销。
AgentGroupChat中的Agent约束了Action的Output固定会输入下一个Action的Input，所需要存储的多轮信息就被大大削减，从而可以在保证对话质量的前提下降低token开销。
实验设计与评估方法
从总体行为评估，一般来说，增加友好度可能具有挑战性，但减少友好度则相对简单。
为了实现上述评估目标，研究团队设置了一个观察角色，促使所有其他角色降低对观察角色的好感度。
通过观察被观察角色与所有其他角色的关系得分总和，可以确定代理人是否对负面态度做出了理性反应。
通过观察其他角色与被观察角色的个人关系得分，可以检查每个代理是否遵守了“Scratch”设置。
此外，团队还设置了两个具体的评估任务。
每个模型都要经过五轮测试，这意味着对于T1来说，每个得分的样本量都是五个。
又由于模型中的每个角色都要观察四个主要角色的态度，因此T2的样本量共计20个：
T1：表示在每轮对话中，被观察角色对所有其他人的平均好感度是否下降。T2：表示是否每个其他角色都从被观察角色那里获得了负好感度得分。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
△以继承之战的模拟故事为例，各个模型作为Agent-Core时的总体表现效果
从表中可以看出，GPT4-Turbo和GLM4非常善于按照人类的期望行事，并坚守自己的角色。
它俩在这两项测试中的得分大多为100%，这意味着它们能对别人对他们说的话做出正确反应，并能记住自己角色的细节。
Standard Version LLMs（如GPT3.5-Turbo和GLM3-Turbo）在这方面稍逊一筹。
他们的得分较低，这说明他们没有密切关注自己的角色，也没有总是对模拟中其他人所说的话做出正确反应。
关于Agent和Simulation结构对于涌现行为的影响，团队采用2-gram Shannon熵来衡量对话中的系统多样性和不可预测性。
△去掉Agent和Simulation中的各个组件对于熵的影响
研究成员发现，去掉表中的每个设计都会使熵增加，代表着整个环境会变得更加多样or混乱。
结合人工观测，团队在不去掉任何组件的场景下见到了最为有意思的涌现行为：
因此，团队推测，在保证Agent行为是可靠的（即4.2/4.1中的实验数值达到一定值之后），熵尽可能地小会带来更加有意义的涌现行为。
实验结果
结果表明，新兴行为是多种因素共同作用的结果：
有利于广泛信息交流的环境、具有多样性特征的角色、高度语言理解能力和策略适应性。
在AgentGroupChat模拟中，当讨论”人工智能对人类的影响”时，哲学家们普遍认为”人工智能可以在适度的限制下提高社会福利”，甚至得出结论，称”真正智能的本质包括理解约束自身能力的必要性”。
此外，在AgentGroupChat的电影主要角色角逐竞争领域中，有些演员愿意降低报酬或接受较低的角色，出于他们内心深处对项目的贡献的渴望。
论文链接：https://www.php.cn/link/5736586058c1336221a695e83618b69d
代码链接：https://www.php.cn/link/12ae3f826bb1b9873c71c353f3df494c
以上就是小红书让智能体们吵起来了！联合复旦推出大模型专属群聊工具的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/420052.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
