Dynamic Personality Adaptation in Large Language Models via State Machines
作者: Leon Pielage, Ole Hätscher, Mitja Back, Bernhard Marschall, Benjamin Risse
分类: cs.CL, cs.HC, cs.LG
发布日期: 2026-02-25
备注: 22 pages, 5 figures, submitted to ICPR 2026
💡 一句话要点
提出基于状态机的大语言模型动态人格适应框架，用于改善人机交互
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 人格模拟 状态机 人机交互 动态适应
📋 核心要点
- 现有大语言模型难以根据对话动态调整人格表达，影响了复杂交互场景下的性能。
- 提出一种基于状态机的动态人格模拟框架，通过动态调整状态转移概率来适应对话上下文。
- 实验表明，该系统能有效适应用户输入并影响用户行为，在医学教育场景中促进了降级训练。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）在复杂交互环境中，无法根据对话动态调整其人格表达，这限制了它们的性能。本文提出了一个与模型无关的动态人格模拟框架，该框架使用状态机来表示潜在的人格状态，并根据对话上下文动态调整状态转移概率。该架构的一个组成部分是模块化的持续人格评分流程，该流程沿潜在轴评估对话，同时与特定的人格模型、维度、转移机制或使用的LLM无关。这些分数充当动态状态变量，系统地重新配置系统提示，从而在整个交互过程中引导行为对齐。我们通过在医学教育环境中实施人际环状模型（IPC）来评估该框架。结果表明，该系统成功地将其人格状态适应于用户输入，同时也影响了用户行为，从而促进了降级训练。值得注意的是，即使使用轻量级的微调分类器而不是大规模的LLM，评分流程也能保持相当的精度。这项工作证明了模块化、人格自适应架构在教育、客户支持和更广泛的人机交互中的可行性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在人机交互过程中，人格表达往往是静态的，无法根据对话的进展和用户的反馈进行动态调整。这种静态人格使得LLM在需要灵活应对的复杂交互场景中表现受限，例如教育、客户服务等。现有的方法缺乏一种能够动态模拟和调整LLM人格的通用框架。
核心思路：本文的核心思路是利用状态机来表示LLM的潜在人格状态，并通过动态调整状态转移概率来模拟人格的演变。状态转移概率的调整依赖于对话上下文，使得LLM的人格能够根据用户的行为和对话的进展进行自适应调整。这种方法的核心在于将人格建模为一个动态系统，而非一个静态属性。
技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 状态机：用于表示LLM的潜在人格状态。每个状态代表一种特定的人格特征。2) 人格评分流程：一个模块化的pipeline，用于根据对话内容对LLM的人格进行评分。该流程与具体的人格模型、维度和LLM无关。3) 状态转移机制：根据人格评分动态调整状态转移概率，从而实现人格的自适应调整。4) 系统提示重配置：根据当前的人格状态，动态调整系统提示，引导LLM的行为。
关键创新：该方法的主要创新点在于提出了一个与模型无关的动态人格模拟框架。该框架通过状态机和动态状态转移机制，实现了LLM人格的自适应调整。此外，模块化的人格评分流程使得该框架可以灵活地应用于不同的人格模型和LLM。与现有方法相比，该方法更加通用和灵活。
关键设计：状态机的状态数量和状态的定义取决于具体应用场景和人格模型。人格评分流程可以使用轻量级的微调分类器，而非大规模的LLM，以降低计算成本。状态转移概率的调整可以基于规则或机器学习模型。系统提示的重配置需要仔细设计，以确保LLM的行为与当前的人格状态一致。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该系统能够成功地将其人格状态适应于用户输入，并且能够影响用户行为，从而促进了降级训练。值得注意的是，即使使用轻量级的微调分类器代替大规模的LLM，人格评分流程也能保持相当的精度。这表明该框架具有良好的可扩展性和实用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于教育领域，例如模拟不同性格的教师进行个性化教学；在客户服务领域，可以模拟不同性格的客服代表，提供更贴心的服务；在心理咨询领域，可以模拟咨询师，进行初步的心理辅导。该研究有助于提升人机交互的自然性和有效性，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
The inability of Large Language Models (LLMs) to modulate their personality expression in response to evolving dialogue dynamics hinders their performance in complex, interactive contexts. We propose a model-agnostic framework for dynamic personality simulation that employs state machines to represent latent personality states, where transition probabilities are dynamically adapted to the conversational context. Part of our architecture is a modular pipeline for continuous personality scoring that evaluates dialogues along latent axes while remaining agnostic to the specific personality models, their dimensions, transition mechanisms, or LLMs used. These scores function as dynamic state variables that systematically reconfigure the system prompt, steering behavioral alignment throughout the interaction.We evaluate this framework by operationalizing the Interpersonal Circumplex (IPC) in a medical education setting. Results demonstrate that the system successfully adapts its personality state to user inputs, but also influences user behavior, thereby facilitating de-escalation training. Notably, the scoring pipeline maintains comparable precision even when utilizing lightweight, fine-tuned classifiers instead of large-scale LLMs. This work demonstrates the feasibility of modular, personality-adaptive architectures for education, customer support, and broader human-computer interaction.