ToM2Vec: Continuous Theory-of-Mind Tokens for Multi-Agent Coordination
ToM2Vec：用于多智能体协调的连续心智理论令牌
🧭 多智能体协作 · 潜空间 ToM 推理
UNC Chapel Hill · Cisco · The University of Texas at Austin
用固定预算连续推理 token 在潜空间建模伙伴心智状态，提升多智能体协作且 latent 推理优于文本表达
📌 工作参考价值（4 点）
- 多智能体业务（如买家/卖家/客服协商、库存分配）中，为每个 agent 引入固定数量可学习连续 token 专门编码对对方意图、偏好、不确定性的后验，代替显式文本猜测，可减少长 CoT 占用且提高对多意图的覆盖；工程实现类似可生成的 soft prompt，可作为后续 action/出价的条件输入。
- 训练信号采用“对方实际想法”而非仅行为奖励，可蒸馏出可解耦的心智表征；电商场景可从用户会话后续行为、点击序列中构造隐式意图监督，学习 latent intent token，用于 query 改写、个性化召回和排序。
- 关键结论：连续 latent 推理在需要表达分布/不确定性时优于文本表达；如果你在做谈判、动态定价、用户意图预测等任务，可尝试用可学习向量状态替代显式文本“思考”步骤，减少 token 消耗，同时保留熵。
- 跨模型泛化结果（训练模型与未见闭源模型协作仍有效）说明：可在自有开源模型上训练 ToM token，再作为与 GPT 等闭源 API 协作的 conditioning 信号，无需访问对方内部状态，适合异构 Agent 系统。