UCSD 提出心智模型智能体框架，为多智能体系统补上“读心”能力
UCSanDiego · hf · 2026-10-13
UCSanDiego 团队在 Hugging Face 发布论文 Mental-Models for Multi-Agent Systems，并提出开源框架「心智模型使能智能体」（mental-model-enabled agents）。
- 核心问题：多智能体决策需要在不完全可观测环境下推断其他智能体的信念、意图与可能反应，而现有 agentic 系统多依赖 prompt 设计、记忆或端到端行为塑形，缺少可跨任务复用的显式伙伴状态表征。
- 方法：让智能体学习一个对交互对象的潜在心智模型——摊销式递归「心智理论」（Theory-of-Mind）表征，含一阶与二阶心智状态结构；再联合训练一个信念条件化奖励模型，用来评估候选动作相对推断出的伙伴状态的效用，并据此学习策略。配图展示了摊销心智状态与奖励学习、信念感知下的策略学习与部署的完整流程。
- 结果：在纯语言与多模态两类基准上，显式心智状态建模均一致提升交互质量与 Theory-of-Mind 表现，表明结构化伙伴建模是多智能体系统的有效归纳偏置。
代码开源于 GitHub：hananshafi/Mental-Models。
所属事件:UCSD 提出心智模型智能体框架，让多智能体学会揣摩对手(2 条相关)→
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