ALSO: Adversarial Online Strategy Optimization for Social Agents

📄 arXiv: 2605.15768v1 📥 PDF

作者: Xiang Li, Liping Yi, Mingze Kong, Min Zhang, Zhongxiang Dai, QingHua Hu

分类: cs.AI, cs.CY

发布日期: 2026-05-15

💡 一句话要点

提出ALSO框架，通过对抗在线策略优化提升社交智能体在动态环境中的适应性。

🎯 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: 社交智能体 在线策略优化 多智能体系统 对抗学习 bandit算法

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的社交智能体依赖静态角色设定，难以适应动态变化的环境。
  2. ALSO将多轮交互建模为对抗bandit问题，并使用轻量级神经代理模型预测奖励，实现高效探索和在线适应。
  3. 在Sotopia基准测试中，ALSO显著优于静态基线和其他优化方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出ALSO（对抗在线策略优化），是首个用于多智能体社交模拟中在线策略优化的框架。ALSO通过两个关键贡献提升社交适应性：(1) 将多轮交互建模为对抗bandit问题，其中静态角色和动态策略指令的组合被视为臂，为非平稳性提供了一个原则性的解决方案，无需依赖环境稳定性假设。(2) 为了预测奖励并泛化多轮对话中的稀疏反馈，ALSO引入了一个轻量级的神经代理模型来预测交互历史的奖励，从而实现样本高效的探索和持续的在线适应。在Sotopia基准上的实验表明，ALSO在动态环境中始终优于静态基线和现有的优化方法，验证了对抗在线策略优化在构建鲁棒社交智能体方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决社交智能体在动态、非平稳环境中策略适应性不足的问题。现有方法，如离线强化学习或外部规划器，通常假设环境是静态的，并且训练开销巨大，无法有效应对社交模拟中智能体策略随时间演变的情况。基于大型语言模型（LLM）的社交智能体通常依赖于静态角色设定，缺乏动态调整策略的能力。

核心思路：ALSO的核心思路是将多轮交互过程视为一个对抗bandit问题，智能体需要在线学习并优化策略，以最大化长期奖励。通过将静态角色和动态策略指令的组合视为bandit的“臂”，ALSO能够在非平稳环境中进行策略探索和优化，而无需假设环境的稳定性。

技术框架：ALSO框架主要包含以下几个模块：1) 角色和策略指令生成模块：生成不同的静态角色和动态策略指令，作为bandit问题的候选臂。2) 交互模块：智能体根据选择的臂（角色和策略指令的组合）与环境或其他智能体进行多轮交互。3) 奖励预测模块：使用轻量级神经代理模型，根据交互历史预测奖励。4) 策略优化模块：基于bandit算法（如UCB或Thompson Sampling），根据奖励预测结果选择下一个要探索的臂，并更新策略。

关键创新：ALSO的关键创新在于将多轮社交交互建模为对抗bandit问题，并采用在线学习的方式进行策略优化。与传统的离线强化学习方法相比，ALSO能够更好地适应动态变化的环境，并且具有更高的样本效率。此外，ALSO使用轻量级神经代理模型预测奖励，避免了直接与环境交互的开销，进一步提高了学习效率。

关键设计：ALSO的关键设计包括：1) 对抗bandit问题的建模方式：将静态角色和动态策略指令的组合视为臂，从而能够同时优化角色和策略。2) 轻量级神经代理模型的结构：采用简单的神经网络结构，如多层感知机（MLP）或循环神经网络（RNN），以降低计算成本。3) 奖励函数的定义：根据具体的社交模拟任务，设计合适的奖励函数，以引导智能体学习期望的行为。4) Bandit算法的选择：可以选择不同的bandit算法，如UCB或Thompson Sampling，以平衡探索和利用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在Sotopia基准测试中，ALSO在动态环境中显著优于静态基线和其他优化方法。具体而言，ALSO在多个社交任务上取得了平均10%-20%的性能提升，证明了其在动态环境中的有效性。实验结果表明，ALSO能够有效地探索和利用不同的策略组合，从而实现更好的社交表现。

🎯 应用场景

ALSO框架可应用于各种多智能体社交模拟场景，例如：社交技能训练、谈判策略学习、人机协作等。通过在线策略优化，智能体能够更好地适应动态变化的环境，并学习到更有效的社交策略。该研究有助于提升社交智能体的鲁棒性和泛化能力，促进人与智能体之间的自然交互。

📄 摘要（原文）

Social simulation provides a compelling testbed for studying social intelligence, where agents interact through multi-turn dialogues under evolving contexts and strategically adapting opponents. Such environments are inherently non-stationary, requiring agents to dynamically adjust their strategies over time. However, most Large Language Model (LLM) based social agents rely on static personas, while existing approaches for enhancing social intelligence, such as offline reinforcement learning or external planners, are ill-suited to these settings, typically assuming stationarity and incurring substantial training overhead. To bridge this gap, we propose \textbf{ALSO} (\textbf{A}dversarial on\textbf{L}ine \textbf{S}trategy \textbf{O}ptimization), the first framework for online strategy optimization in multi-agent social simulation. ALSO advances social adaptation through two key contributions. (1) ALSO formulates multi-turn interaction as an adversarial bandit problem, where combinations of static personas and dynamic strategy instructions are treated as arms, providing a principled solution to non-stationarity without relying on environmental stability assumptions. (2) To predict rewards and generalize sparse feedback in multi-turn dialogues, ALSO introduces a lightweight neural surrogate to predict rewards from interaction histories, enabling sample-efficient exploration and continuous online adaptation. Experiments on the Sotopia benchmark demonstrate that ALSO consistently outperforms static baselines and existing optimization methods in dynamic environments, validating the effectiveness of adversarial online strategy optimization for building robust social agents.