EmoDebt: Bayesian-Optimized Emotional Intelligence for Strategic Agent-to-Agent Debt Recovery

📄 arXiv: 2503.21080v7 📥 PDF

作者: Yunbo Long, Yuhan Liu, Liming Xu, Alexandra Brintrup

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-27 (更新: 2025-11-03)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

EmoDebt：基于贝叶斯优化的情感智能，用于智能体间债务催收

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

关键词: 情感智能 贝叶斯优化 多智能体系统 债务催收 大型语言模型 强化学习 序列决策

📋 核心要点

  1. 现有LLM智能体在债务催收等情感敏感场景中，易受对抗方模拟负面情绪的攻击，导致谈判失败。
  2. EmoDebt通过贝叶斯优化情感智能引擎，将情感表达建模为序列决策问题，在线学习并适应债务人的策略。
  3. 实验表明，EmoDebt在成功率和运营效率上显著优于传统方法，展现了其在对抗环境下的战略稳健性。

📝 摘要（中文）

自主大型语言模型（LLM）智能体的出现，催生了一个新的智能体间战略交互生态系统。然而，一个关键挑战仍未解决：在高风险、情感敏感的领域（如债务催收）中，预训练于人类对话的LLM智能体容易被模拟负面情绪的对抗方利用，从而扰乱谈判。为了填补这一空白，我们首先贡献了一个模拟债务催收场景的新数据集和一个多智能体模拟框架。在此框架内，我们引入了EmoDebt，一个为稳健性能而设计的LLM智能体。其核心创新是一个贝叶斯优化的情感智能引擎，它将模型在谈判中表达情感的能力重新定义为一个序列决策问题。通过在线学习，该引擎不断调整EmoDebt的情感转移策略，从而发现针对特定债务人策略的最佳反制策略。在我们提出的基准上的大量实验表明，EmoDebt实现了显著的战略稳健性，在关键性能指标（包括成功率和运营效率）方面，大大优于非自适应和情感无关的基线。通过引入一个关键基准和一个稳健的自适应智能体，这项工作为在对抗性的、情感敏感的债务交互中部署具有战略稳健性的LLM智能体奠定了新的基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM智能体在债务催收等高风险、情感敏感场景中，容易被利用的问题。现有方法，如直接使用预训练LLM，无法有效应对模拟负面情绪的对抗性债务人，导致催收成功率低，运营效率低下。

核心思路：论文的核心思路是将LLM智能体的情感表达能力建模为一个序列决策问题，并利用贝叶斯优化方法在线学习最优的情感转移策略。通过不断调整智能体的情感表达方式，使其能够适应不同债务人的策略，从而提高催收的成功率和效率。

技术框架：EmoDebt框架包含以下主要模块：1) 模拟债务催收场景的数据集和多智能体模拟环境；2) 基于LLM的智能体架构，负责生成对话内容；3) 贝叶斯优化情感智能引擎，负责根据当前对话状态和债务人策略，选择合适的情感表达方式；4) 在线学习模块，负责根据催收结果不断调整情感转移策略。

关键创新：论文的关键创新在于提出了贝叶斯优化的情感智能引擎，它将情感表达建模为一个序列决策问题，并利用贝叶斯优化方法在线学习最优策略。这种方法能够使智能体根据债务人的策略动态调整情感表达，从而提高催收的成功率和效率。与现有方法相比，EmoDebt具有更强的适应性和鲁棒性。

关键设计：EmoDebt的关键设计包括：1) 使用贝叶斯优化算法来搜索最优的情感转移策略，目标是最大化催收成功率和运营效率；2) 定义了一组离散的情感状态，例如“友好”、“坚定”、“严厉”等，智能体可以在这些状态之间切换；3) 使用LLM生成对话内容，并根据当前的情感状态调整对话的语气和内容；4) 设计了奖励函数，用于评估催收结果，并指导贝叶斯优化过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EmoDebt在提出的债务催收基准测试中表现出色，显著优于非自适应和情感无关的基线方法。具体而言，EmoDebt在成功率和运营效率方面均取得了显著提升，证明了其在对抗性环境下的战略稳健性。实验结果表明，贝叶斯优化的情感智能引擎能够有效地适应不同债务人的策略，从而提高催收的成功率。

🎯 应用场景

EmoDebt的研究成果可应用于各种智能体间的谈判场景，尤其是在高风险、情感敏感的领域，如金融服务、客户关系管理、供应链管理等。通过提升智能体的情感智能和战略稳健性，可以提高谈判效率、降低运营成本，并改善用户体验。未来，该技术有望应用于更复杂的社会交互场景，例如医疗咨询、法律服务等。

📄 摘要（原文）

The emergence of autonomous Large Language Model (LLM) agents has created a new ecosystem of strategic, agent-to-agent interactions. However, a critical challenge remains unaddressed: in high-stakes, emotion-sensitive domains like debt collection, LLM agents pre-trained on human dialogue are vulnerable to exploitation by adversarial counterparts who simulate negative emotions to derail negotiations. To fill this gap, we first contribute a novel dataset of simulated debt recovery scenarios and a multi-agent simulation framework. Within this framework, we introduce EmoDebt, an LLM agent architected for robust performance. Its core innovation is a Bayesian-optimized emotional intelligence engine that reframes a model's ability to express emotion in negotiation as a sequential decision-making problem. Through online learning, this engine continuously tunes EmoDebt's emotional transition policies, discovering optimal counter-strategies against specific debtor tactics. Extensive experiments on our proposed benchmark demonstrate that EmoDebt achieves significant strategic robustness, substantially outperforming non-adaptive and emotion-agnostic baselines across key performance metrics, including success rate and operational efficiency. By introducing both a critical benchmark and a robustly adaptive agent, this work establishes a new foundation for deploying strategically robust LLM agents in adversarial, emotion-sensitive debt interactions. The code is available at \textcolor{blue}{https://github.com/Yunbo-max/EmoDebt}.