AgentMonopoly 研究：大模型智能体策略差异与人设控制效果
原文标题：AgentMonopoly: Behavioral Patterns and Persona Control in LLM Agents
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研究构建 AgentMonopoly 环境，让智能体在类大富翁游戏中交流、买卖地产并做影响后续回合的决策，比较四个模型家族各两个规模。结果显示模型在交易频率、免租与现金地产管理上差异明显，更大模型并不稳定获胜。人设指令会改变用词与部分行为，但不总与角色一致，人设遵循需结合行动与结果评估。
- 问题
- LLM 智能体策略差异有多大，人设指令能否真正改变其行为。
- 方法
- 构建类大富翁多智能体环境，比较四个模型家族各两个规模，并给单个智能体注入人设指令。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 提示人设提示词对行为的影响有限且不一致，产品侧评估角色扮演应看行动与结果而非措辞。
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