Structured Personality Control and Adaptation for LLM Agents
作者: Jinpeng Wang, Xinyu Jia, Wei Wei Heng, Yuquan Li, Binbin Shi, Qianlei Chen, Guannan Chen, Junxia Zhang, Yuyu Yin
分类: cs.AI
发布日期: 2026-01-15
💡 一句话要点
提出基于荣格心理类型的LLM Agent性格控制与适应框架，实现更自然的人机交互。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: LLM Agent 性格控制 荣格心理类型 人机交互 性格适应 性格演化 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有LLM在性格塑造方面存在不足，难以兼顾细致的性格表达和灵活的适应性。
- 该论文提出了一种基于荣格心理类型的性格建模框架，包含协调、补偿和反射三种机制。
- 实验表明，该框架能使LLM Agent在保持性格连贯性的同时，适应不同的交互环境。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）正日益塑造人机交互（HCI），从个性化助手到社会模拟。除了语言能力外，研究人员正在探索LLM是否能展现类似人类的特征，从而影响参与度、决策制定和感知到的真实感。其中，性格至关重要，但现有方法通常难以实现细致入微且适应性强的表达。本文提出了一个框架，通过荣格心理类型对LLM的性格进行建模，集成了三种机制：用于连贯核心表达的主导-辅助协调机制，用于临时适应环境的强化-补偿机制，以及驱动长期性格演变的反射机制。这种设计使Agent能够保持细微的特征，同时动态地适应交互需求，并逐步更新其底层结构。使用Myers-Briggs类型指标问卷评估性格对齐，并在各种挑战场景下进行测试，作为初步的结构化评估。研究结果表明，不断演变的、具有性格意识的LLM可以支持连贯的、上下文敏感的交互，从而在HCI中实现自然主义的Agent设计。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在控制LLM Agent的性格方面存在挑战。一方面，难以实现对性格的细粒度控制，使得Agent的性格表达不够 nuanced。另一方面，Agent的性格往往缺乏适应性，无法根据不同的交互环境进行调整。这导致人机交互不够自然和流畅。
核心思路：该论文的核心思路是利用荣格心理类型理论来建模LLM Agent的性格。荣格心理类型提供了一种结构化的性格描述方式，可以用于控制Agent性格的核心特征。同时，通过引入协调、补偿和反射三种机制，使Agent能够根据交互环境动态调整性格，并长期演化性格特征。
技术框架：该框架包含三个主要模块：性格核心表达模块、性格适应模块和性格演化模块。性格核心表达模块基于主导-辅助协调机制，确保Agent性格的连贯性。性格适应模块基于强化-补偿机制，使Agent能够根据交互环境进行临时调整。性格演化模块基于反射机制，驱动Agent性格的长期演变。整体流程是，首先通过性格核心表达模块生成Agent的基本性格，然后通过性格适应模块根据当前交互环境调整性格，最后通过性格演化模块根据历史交互经验更新性格模型。
关键创新：该论文的关键创新在于将荣格心理类型理论与LLM Agent的性格控制相结合，并提出了协调、补偿和反射三种机制。这种方法不仅可以实现对Agent性格的细粒度控制，还可以使Agent的性格具有适应性和演化能力。与现有方法相比，该方法能够生成更加自然和真实的LLM Agent。
关键设计：主导-辅助协调机制通过设置不同的权重来控制不同性格维度的表达强度。强化-补偿机制通过强化学习来学习Agent在不同环境下的最佳性格调整策略。反射机制通过分析历史交互数据来更新性格模型，例如调整荣格心理类型的参数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过Myers-Briggs Type Indicator问卷评估性格对齐，并在各种挑战场景下测试了该框架。实验结果表明，该框架能够有效地控制LLM Agent的性格，并使其在不同环境下表现出适应性。具体性能数据未知，但结论是该方法能够支持连贯的、上下文敏感的交互。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种人机交互场景，例如个性化虚拟助手、社交机器人、游戏角色等。通过赋予LLM Agent更丰富和真实的性格，可以提高用户参与度、改善用户体验，并促进更自然和有效的人机协作。未来，该研究还可以扩展到其他领域，例如心理健康咨询、教育等。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) are increasingly shaping human-computer interaction (HCI), from personalized assistants to social simulations. Beyond language competence, researchers are exploring whether LLMs can exhibit human-like characteristics that influence engagement, decision-making, and perceived realism. Personality, in particular, is critical, yet existing approaches often struggle to achieve both nuanced and adaptable expression. We present a framework that models LLM personality via Jungian psychological types, integrating three mechanisms: a dominant-auxiliary coordination mechanism for coherent core expression, a reinforcement-compensation mechanism for temporary adaptation to context, and a reflection mechanism that drives long-term personality evolution. This design allows the agent to maintain nuanced traits while dynamically adjusting to interaction demands and gradually updating its underlying structure. Personality alignment is evaluated using Myers-Briggs Type Indicator questionnaires and tested under diverse challenge scenarios as a preliminary structured assessment. Findings suggest that evolving, personality-aware LLMs can support coherent, context-sensitive interactions, enabling naturalistic agent design in HCI.