LLM智能体社交关系推理新框架ReAdapt
原文标题：When LLM Agents Fail to Read the Room: ReAdapt for Relational Social Reasoning
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研究指出标准LLM智能体循环无法显式表达人际关系证据如何修正社交假设，导致在关系线索与内容线索冲突时做出表面化选择。作者构建了包含500个合成社交世界、1000条查询的关系推理基准，并提出ReAdapt框架，在ReAct循环中加入结构化社交状态。使用Gemini-3-Flash测试，热情引荐准确率从37%提升至51%，反应选择准确率从69%提升至77%。
- 问题
- 标准LLM智能体无法显式表达人际关系证据如何修正社交假设，关系线索与内容线索冲突时易做表面选择。
- 方法
- 在ReAct循环中加入结构化社交状态z=(G,B,R,N,D)，每次工具观察后执行类型化Adapt步骤更新状态并输出策略操作。
- 结果
- 热情引荐准确率37%→51%，反应选择准确率69%→77%（Gemini-3-Flash）。
- 影响
- 做社交/推荐类智能体时，显式维护关系状态比堆内容检索更能避免「看起来对」的错误决策。
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