Strategic Persuasion with Trait-Conditioned Multi-Agent Systems for Iterative Legal Argumentation
作者: Philipp D. Siedler
分类: cs.MA, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2026-04-08
💡 一句话要点
提出基于特质条件多智能体系统的策略性说服框架，用于迭代法律论证。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多智能体系统 策略性说服 法律论证 大型语言模型 强化学习
📋 核心要点
- 现有博弈论模型抽象了通过话语运作的说服机制，忽略了语言在法律等对抗性领域中的战略互动作用。
- 论文提出策略性法庭框架，利用具有特定人格特质的LLM智能体进行迭代法律论证，模拟控辩双方的策略互动。
- 实验表明，异构团队表现优于同构团队，特定人格特质对说服力有显著影响，并提出强化学习方法优化人格特质组合。
📝 摘要（中文）
本文提出了策略性法庭框架，这是一个多智能体模拟环境，其中由具有特质条件的大型语言模型（LLM）智能体组成的控方和辩方团队进行迭代的、基于回合的法律论证。智能体通过九种可解释的特质实例化，这些特质被组织成四种原型，从而能够系统地控制修辞风格和战略方向。我们使用DeepSeek-R1和Gemini 2.5 Pro在10个合成法律案例和84个三特质团队配置上评估了该框架，总共模拟了超过7000次审判。结果表明，具有互补特质的异构团队始终优于同构配置，适度的交互深度产生更稳定的判决，并且某些特质（特别是定量和魅力型）对说服的成功贡献不成比例。我们进一步引入了一种基于强化学习的特质协调器，该协调器动态生成辩方特质，这些特质以案件和对方团队为条件，从而发现优于静态的、人为设计的特质组合的策略。总之，这些发现表明，语言可以被视为一流的战略行动空间，并为构建能够在多智能体环境中进行自适应说服的自主智能体奠定基础。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在法律、外交和谈判等对抗性领域中，如何通过语言进行策略性说服的问题。现有博弈论模型通常忽略了语言在说服过程中的具体机制，无法有效模拟和分析语言作为一种战略行动空间的影响。
核心思路：论文的核心思路是将语言视为一种战略行动空间，并利用具有不同人格特质的大型语言模型（LLM）智能体来模拟控辩双方的法律论证过程。通过控制智能体的人格特质，可以系统地研究不同修辞风格和战略方向对说服效果的影响。
技术框架：论文提出了策略性法庭框架，其整体架构包括以下几个主要模块：1) 案例生成器：生成合成的法律案例；2) 智能体实例化：使用九种可解释的特质（如定量、魅力型等）实例化LLM智能体，形成控辩双方团队；3) 论证模拟：控辩双方进行迭代的、基于回合的法律论证；4) 结果评估：评估论证结果，如判决结果等；5) 特质协调器：使用强化学习动态生成辩方特质，以优化说服策略。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于将语言视为一种战略行动空间，并利用具有特定人格特质的LLM智能体来模拟和分析说服过程。与现有方法相比，该方法能够更细粒度地控制和研究语言在策略互动中的作用。此外，基于强化学习的特质协调器能够自动发现优于人为设计的特质组合，进一步提升了说服效果。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 九种可解释的特质：这些特质被组织成四种原型，用于控制智能体的修辞风格和战略方向；2) 迭代论证过程：控辩双方进行多轮论证，模拟真实的法律辩论过程；3) 强化学习算法：用于训练特质协调器，以优化辩方特质组合。具体参数设置和损失函数等技术细节在论文中未明确说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，具有互补特质的异构团队始终优于同构配置。适度的交互深度产生更稳定的判决。某些特质（如定量和魅力型）对说服的成功贡献不成比例。基于强化学习的特质协调器能够发现优于静态、人为设计的特质组合的策略，提升说服效果。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于法律、外交、谈判等领域，用于构建能够进行自适应说服的自主智能体。例如，可以开发智能法律助手，帮助律师制定更有效的辩论策略；或者构建智能谈判代理，在商业谈判中争取更有利的条件。此外，该框架还可以用于研究不同文化背景下的说服策略差异。
📄 摘要（原文）
Strategic interaction in adversarial domains such as law, diplomacy, and negotiation is mediated by language, yet most game-theoretic models abstract away the mechanisms of persuasion that operate through discourse. We present the Strategic Courtroom Framework, a multi-agent simulation environment in which prosecution and defense teams composed of trait-conditioned Large Language Model (LLM) agents engage in iterative, round-based legal argumentation. Agents are instantiated using nine interpretable traits organized into four archetypes, enabling systematic control over rhetorical style and strategic orientation. We evaluate the framework across 10 synthetic legal cases and 84 three-trait team configurations, totaling over 7{,}000 simulated trials using DeepSeek-R1 and Gemini~2.5~Pro. Our results show that heterogeneous teams with complementary traits consistently outperform homogeneous configurations, that moderate interaction depth yields more stable verdicts, and that certain traits (notably quantitative and charismatic) contribute disproportionately to persuasive success. We further introduce a reinforcement-learning-based Trait Orchestrator that dynamically generates defense traits conditioned on the case and opposing team, discovering strategies that outperform static, human-designed trait combinations. Together, these findings demonstrate how language can be treated as a first-class strategic action space and provide a foundation for building autonomous agents capable of adaptive persuasion in multi-agent environments.