英文原文
LLM-powered agents are now used in many areas, from customer support to education, and there is increasing interest in their ability to act more like humans. This includes fields such as social, political, and psychological research, where the goal is to model group dynamics and social behavior. However, current LLM agents often lack the psychological depth and consistency needed to capture the real patterns of human thinking. They usually provide direct or statistically likely answers, but they miss the deeper goals, emotional conflicts, and motivations that drive real human interactions. This paper proposes a Multi-Agent System (MAS) inspired by Transactional Analysis (TA) theory. In the proposed system, each agent is divided into three ego states — Parent, Adult, and Child. The ego states are treated as separate knowledge structures with their own perspectives and reasoning styles. To enrich their response process, they have access to an information retrieval mechanism that allows them to retrieve relevant contextual information from their vector stores. This architecture is evaluated through ablation tests in a simulated dialogue scenario, comparing agents with and without information retrieval. The results are promising and open up new directions for exploring how psychologically grounded structures can enrich agent behavior. The contribution is an agent architecture that integrates Transactional Analysis theory with contextual information retrieval to enhance the realism of LLM-based multi-agent simulations.
中文翻译
LLM驱动的代理现在被用于许多领域，从客户支持到教育，人们对其更像人类行为的能力越来越感兴趣。这包括社会、政治和心理研究等领域，目标是模拟群体动态和社会行为。然而，当前的LLM代理通常缺乏捕捉人类思维真实模式所需的心理深度和一致性。它们通常提供直接或统计上可能的答案，但忽略了驱动真实人类互动的更深层目标、情感冲突和动机。本文提出了一种受沟通分析心理学理论启发的多代理系统。在该系统中，每个代理被分为三个自我状态——父母、成人和儿童。这些自我状态被视为具有各自视角和推理风格的独立知识结构。为了丰富其响应过程，它们可以访问信息检索机制，从向量存储中检索相关上下文信息。该架构通过模拟对话场景中的消融测试进行评估，比较有和没有信息检索的代理。结果令人鼓舞，为探索心理基础结构如何丰富代理行为开辟了新方向。贡献在于将沟通分析心理学理论与上下文信息检索相结合，以增强基于LLM的多代理模拟的真实性。
文章概要
本文探讨了在LLM代理中整合沟通分析心理学理论，特别是成人自我状态在学术研究方法论中的作用。研究提出了一种多代理系统架构，其中每个代理包含父母、成人和儿童三个自我状态，以模拟人类心理深度。通过实验比较有记忆检索和无记忆检索的代理，发现成人自我状态在专业场景中频繁激活，增强了代理行为的心理真实性和一致性。这为学术研究中的社会模拟提供了新工具，提升了研究方法的有效性。
高德明老师的评价
用12岁初中生可以听懂的语音来重复翻译的内容：这篇文章就像在教电脑怎么更像真人一样！它把每个电脑程序分成三个部分，就像我们人有三种不同的思考方式。第一部分像爸爸妈妈，总是告诉我们要遵守规则；第二部分像大人，很冷静地分析事情；第三部分像小孩子，凭感觉做事。研究让电脑程序用这些方式来回话，结果发现它们变得更像真人了，特别是在需要理性思考的时候，大人部分用得最多。这就像给电脑装上了“心理大脑”，让它们在模拟人类互动时更真实！
TA沟通分析心理学理论评价：从沟通分析心理学角度看，这项研究巧妙地应用了自我状态模型来增强LLM代理的心理深度。成人自我状态作为理性知识处理器，在学术研究场景中发挥了核心作用，这与TA理论中成人状态处理事实和逻辑的功能高度一致。研究通过模拟父母-成人-儿童的动态互动，展现了自我状态如何影响沟通模式，特别是在记忆检索条件下，成人状态的激活促进了更一致的理性响应。这验证了TA理论在结构化代理行为中的有效性，为心理机制的计算建模提供了新视角。
在实践上可以应用的领域和可以解决人们的十个问题：这项研究可在社会心理学实验、教育模拟培训、客户服务优化、团队动态分析、心理治疗辅助、游戏角色设计、市场调研模拟、领导力发展、冲突调解训练和人际关系研究中应用。它可以解决人们以下十个问题：1. 在学术研究中模拟真实人类互动模式；2. 提升教育场景中个性化辅导的真实感；3. 改善客户服务中的情感响应一致性；4. 分析团队沟通中的心理动态；5. 辅助心理治疗中的行为模式识别；6. 增强游戏角色的心理深度；7. 优化市场调研中的消费者行为预测；8. 发展领导者的理性决策能力；9. 训练冲突调解中的情绪管理；10. 研究人际关系中的沟通障碍根源。