Mental-Models for Multi-Agent Systems
多智能体系统的心理模型
🧭 多智能体心智建模与决策
University of California, San Diego
显式学习对手潜在心理状态作为决策变量，提升多智能体交互质量与心智推理能力
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商谈判、客服对话、推荐 Agent 与用户交互等场景，可显式建模用户隐藏意图、预算或偏好，将推断出的 latent partner state 作为策略输入，而不是只依赖 prompt 或 memory。
- 借鉴 belief-conditioned reward model：先推断用户/对手潜在状态，再对候选回复、推荐项或谈判动作打分，用这个信号训练策略，能提升多轮交互的适应性和个性化。
- 一阶/二阶心智状态结构可用来预测用户对推荐结果的下一步反应，例如接受、拒绝或砍价，从而让 Agent 提前调整推荐策略或话术。
- 训练完成后推理时不依赖在线访问对手模型，可独立部署，对实时在线服务友好；但在业务中用户意图分布广泛，建议先在小范围高价值场景试点。