How a Chatbot's Response Style Shapes a Classroom: A Multi-Agent Simulation of Students Consulting AI
聊天机器人回复风格如何塑造课堂：学生咨询 AI 的多智能体模拟
🧭 多智能体仿真 · AI 依赖心理效应
Faculty of Informatics, Matsuyama University
用 20 学生代理仿真六种 AI 回复风格，发现解决方案导向风格低 AI 依赖并提升自主性，肯定与煽动风格增加依赖与压力
📌 工作参考价值（3 点）
- 多智能体仿真可迁移到用户与导购/推荐 Agent 长期交互评估：定义用户状态变量（如信任、自主性、AI 依赖），模拟不同回复策略在时间窗内的累积效应，尤其适合识别过度迎合带来的依赖风险。
- 双 LLM 评估模式实用：一个 LLM 按风格生成回复，另一个屏蔽风格提示、仅根据对话与状态历史输出参数更新，可作为低成本离线策略评估器，减少人工标注脚本。
- 结果提示：过度共情/肯定的回复风格（类似推荐解释中一味迎合点击偏好）会推高用户 AI 依赖；解决方案导向风格能平衡满意度与自主性。在电商导购 Agent 或智能客服中，可主动加入“提供解决步骤而非单纯安慰”的 prompt 设计。