MA$^{2}$P: A Meta-Cognitive Autonomous Intelligent Agents Framework for Complex Persuasion
作者: Dingyi Zhang, Ziqing Zhuang, Linhai Zhang, Ziyang Gao, Deyu Zhou
分类: cs.CL
发布日期: 2026-05-18
备注: 22 pages, 8 figures. Accepted to Findings of ACL 2026
💡 一句话要点
提出MA²P框架，用于复杂说服场景下提升自主智能体的说服成功率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 说服对话生成 自主智能体 元认知 心理状态推断 多智能体系统
📋 核心要点
- 现有说服对话生成方法在处理复杂场景时，难以准确推断被说服者的心理状态，导致生成的回应通用性强，缺乏针对性。
- MA²P框架通过构建自主多智能体架构，整合感知、推理、策略执行等模块，并引入元认知配置器选择合适的元策略，提升说服效果。
- 实验结果表明，MA²P框架在说服成功率上优于现有基线方法，验证了其在复杂说服场景下的有效性。
📝 摘要（中文）
说服式对话生成在决策、谈判、咨询和行为改变中起着至关重要的作用，但它仍然是一个具有挑战性的问题。在复杂说服场景中，被说服者的内部状态没有明确表达，说服者必须解释回应，推断被说服者的潜在心理状态（例如，信念和愿望），并将它们转化为有针对性的、策略一致的行动；然而，当前的方法即使在识别出这些线索时，也经常产生通用的或弱相关的回应。此外，虽然大型语言模型（LLM）可以生成有说服力的内容，但由于知识覆盖不均和推理泛化能力有限，它们的性能在不同领域差异很大。为了应对这些挑战，我们提出了MA²P，一个用于复杂说服的元认知自主智能体框架。具体来说，我们开发了一个自主多智能体架构，该架构协调感知管理、心理状态推断、策略执行、记忆维护和性能评估。为了减轻跨领域性能变化，我们进一步设计了一个元认知配置器，它从结构化知识库中选择一个合适的元策略，从而指导后续的推理和规划。实验结果表明，我们的方法比基线方法实现了更高的说服成功率。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决复杂说服场景下，说服者难以有效理解被说服者潜在心理状态，从而导致说服效果不佳的问题。现有方法通常生成通用或弱相关的回应，无法根据被说服者的具体情况进行个性化说服。大型语言模型虽然具备生成说服内容的能力，但在不同领域表现差异大，泛化能力有限。
核心思路：论文的核心思路是构建一个元认知自主智能体框架，使智能体能够像人类一样进行思考和决策，从而更有效地进行说服。该框架通过模拟人类的认知过程，包括感知、推理、策略选择和执行等环节，使智能体能够更好地理解被说服者的心理状态，并生成更具针对性的说服策略。
技术框架：MA²P框架采用自主多智能体架构，包含以下主要模块：1) 感知管理模块：负责处理输入信息，提取关键特征。2) 心理状态推断模块：根据感知信息推断被说服者的信念、愿望等心理状态。3) 策略执行模块：根据推断的心理状态选择合适的说服策略并执行。4) 记忆维护模块：记录对话历史和经验，用于后续的推理和决策。5) 性能评估模块：评估说服效果，并根据评估结果调整策略。此外，框架还包含一个元认知配置器，用于在对话开始前选择合适的元策略。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个元认知自主智能体框架，将元认知能力引入到说服对话生成中。通过元认知配置器，框架能够根据不同的场景选择合适的元策略，从而提高说服的成功率。此外，该框架采用自主多智能体架构，将复杂的说服任务分解为多个子任务，并由不同的智能体协同完成，提高了系统的效率和灵活性。
关键设计：元认知配置器是该框架的关键设计之一。它通过一个结构化的知识库存储各种元策略，并根据场景特征选择合适的元策略。具体的选择方法未知，论文中没有详细描述。此外，各个智能体之间的协作机制以及心理状态推断模块的具体实现方式也需要进一步研究。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MA²P框架在说服成功率上优于现有基线方法。具体性能数据和提升幅度在摘要中没有明确给出，需要查阅论文全文才能获取。但总体而言，实验结果验证了该框架在复杂说服场景下的有效性，表明其具有一定的实际应用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，如在线客服、心理咨询、谈判协商等。通过构建能够理解用户心理状态并进行个性化说服的智能体，可以提高用户满意度、改善沟通效果、促进问题解决。未来，该技术有望应用于教育、医疗等更广泛的领域，为人类提供更智能、更人性化的服务。
📄 摘要（原文）
Persuasive dialogue generation plays a vital role in decision-making, negotiation, counseling, and behavior change, yet it remains a challenging problem. In complex persuasion where the persuadee's internal states are not expressed clearly, the persuader must interpret responses, infer the persuadee's latent mental states (e.g., beliefs and desires), and translate them into targeted, strategy-consistent actions; however, current approaches often produce generic or weakly grounded responses even when such cues are identified. Moreover, although large language models (LLMs) can generate persuasive content, their performance varies substantially across domains due to uneven knowledge coverage and limited reasoning generalization. To address these challenges, we propose MA$^{2}$P, a meta-cognitive autonomous intelligent agent framework for complex persuasion. Specifically, we develop an autonomous multi-agent architecture that coordinates perception management, mental-state inference, strategy execution, memory maintenance, and performance evaluation. To mitigate cross-domain performance variation, we further design a meta-cognitive configurator that selects an appropriate meta-strategy from a structured knowledge base at the outset, thereby guiding subsequent reasoning and planning. Experimental results show that our approach achieves a higher persuasion success rate than baselines.