The Influence of Human-inspired Agentic Sophistication in LLM-driven Strategic Reasoners

📄 arXiv: 2505.09396v2 📥 PDF

作者: Vince Trencsenyi, Agnieszka Mensfelt, Kostas Stathis

分类: cs.AI, cs.MA

发布日期: 2025-05-14 (更新: 2025-08-26)

DOI: 10.3233/FAIA250968

💡 一句话要点

研究人类启发式智能对LLM驱动的战略推理器性能的影响

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 战略推理 博弈论 智能体设计 人类启发式 认知结构 猜谜游戏

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的智能体在复杂博弈论场景中，缺乏对人类战略推理的有效模拟。
  2. 通过引入人类启发式认知结构，增强LLM智能体与人类战略行为的一致性。
  3. 实验表明，智能体设计复杂性与类人程度并非线性相关，受限于LLM自身能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的快速发展推动人工智能（AI）研究转向agentic系统，促使人们使用更弱和更灵活的代理概念。然而，这种转变引发了关于基于LLM的代理在多大程度上复制人类战略推理的关键问题，尤其是在博弈论环境中。本文通过评估三种代理设计来研究agentic智能在塑造人工推理器性能中的作用：一个简单的博弈论模型，一个非结构化的LLM-as-agent模型，以及一个集成到传统agentic框架中的LLM。使用猜谜游戏作为测试平台，我们针对人类参与者对这些代理在一般推理模式和基于角色的个人目标方面进行了基准测试。此外，我们引入了混淆的游戏场景，以评估代理超越训练分布进行泛化的能力。我们的分析涵盖了25个代理配置中的2000多个推理样本，表明人类启发式认知结构可以增强LLM代理与人类战略行为的一致性。尽管如此，agentic设计复杂性和类人程度之间的关系是非线性的，突出了对底层LLM能力的严重依赖，并暗示了简单架构增强的局限性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究如何提升LLM驱动的智能体在战略推理方面的能力，使其更接近人类的决策模式。现有方法，如直接使用LLM或简单的博弈论模型，在复杂博弈场景中无法有效模拟人类的战略思维，缺乏灵活性和泛化能力。

核心思路：核心思路是将人类认知结构融入到LLM智能体的设计中，通过构建更复杂的agentic框架，使智能体能够更好地理解和模拟人类的战略推理过程。这种方法旨在弥合LLM的强大语言能力与人类战略思维之间的差距。

技术框架：整体框架包括三个主要组成部分：1) 简单的博弈论模型作为基线；2) 非结构化的LLM-as-agent模型，直接利用LLM进行决策；3) 集成到传统agentic框架中的LLM，该框架包含人类启发式认知结构。通过对比这三种模型在猜谜游戏中的表现，评估人类启发式认知结构对LLM智能体的影响。

关键创新：关键创新在于将人类启发式认知结构融入到LLM智能体的设计中，并系统地研究了这种结构对智能体战略推理能力的影响。与直接使用LLM或简单的博弈论模型相比，该方法更注重模拟人类的认知过程，从而提升智能体的战略决策能力。

关键设计：论文使用了猜谜游戏作为测试平台，设计了多种游戏场景，包括一般推理模式和基于角色的个人目标。通过引入混淆的游戏场景，评估智能体超越训练分布进行泛化的能力。实验中，对25个代理配置进行了超过2000个推理样本的分析，以评估不同agentic设计对智能体性能的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，人类启发式认知结构可以增强LLM代理与人类战略行为的一致性。然而，agentic设计复杂性和类人程度之间的关系是非线性的，这意味着简单的架构增强可能无法显著提升智能体的战略推理能力。实验涵盖了25个代理配置中的2000多个推理样本。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更智能、更人性化的AI系统，例如在自动驾驶、金融交易、谈判协商等领域，提升AI在复杂决策环境中的表现。通过模拟人类的战略思维，可以使AI系统更好地理解人类意图，从而实现更有效的协作和互动，并有望推动人机协作的进一步发展。

📄 摘要（原文）

The rapid rise of large language models (LLMs) has shifted artificial intelligence (AI) research toward agentic systems, motivating the use of weaker and more flexible notions of agency. However, this shift raises key questions about the extent to which LLM-based agents replicate human strategic reasoning, particularly in game-theoretic settings. In this context, we examine the role of agentic sophistication in shaping artificial reasoners' performance by evaluating three agent designs: a simple game-theoretic model, an unstructured LLM-as-agent model, and an LLM integrated into a traditional agentic framework. Using guessing games as a testbed, we benchmarked these agents against human participants across general reasoning patterns and individual role-based objectives. Furthermore, we introduced obfuscated game scenarios to assess agents' ability to generalise beyond training distributions. Our analysis, covering over 2000 reasoning samples across 25 agent configurations, shows that human-inspired cognitive structures can enhance LLM agents' alignment with human strategic behaviour. Still, the relationship between agentic design complexity and human-likeness is non-linear, highlighting a critical dependence on underlying LLM capabilities and suggesting limits to simple architectural augmentation.