Fig 智能体系统发布：用游戏环境诱发多智能体行为
原文标题：Fig: Automated Multiagent Behavior Elicitor
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论文提出 Fig（Finding Interactions in Games）智能体系统，可将自然语言描述的行为拆解为子行为，生成或选择社交游戏，并对游戏引擎、对手、指令和上下文施加干预，从而定向诱发合作、欺骗、背叛等行为。系统结合机械检查与合成评分标准评估模型行为，在六类测试行为中模型平均 45.2% 的回合尝试目标行为，相比对照游戏提升 10.9%。该工作把多智能体环境变成可编程、可复现的行为评测试验台。
- 问题
- 多智能体社交行为评测多为被动观察，缺乏定向诱发手段。
- 方法
- 把自然语言行为拆成子行为，生成或选择社交游戏，并对引擎、对手、指令与上下文施加干预。
- 结果
- 六类测试行为中模型平均 45.2% 的回合尝试目标行为，相比对照游戏提升 10.9%。
- 影响
- 把多智能体环境变成可编程、可复现的行为评测试验台。
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