論文の概要: Psychologically Enhanced AI Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04343v1
• Date: Thu, 04 Sep 2025 16:03:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 20:21:10.213858
• Title: Psychologically Enhanced AI Agents
• Title（参考訳）: 心理的に強化されたAIエージェント
• Authors: Maciej Besta, Shriram Chandran, Robert Gerstenberger, Mathis Lindner, Marcin Chrapek, Sebastian Hermann Martschat, Taraneh Ghandi, Patrick Iff, Hubert Niewiadomski, Piotr Nyczyk, Jürgen Müller, Torsten Hoefler,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Model (LLM)エージェントの有効性を高めるためのフレームワークMBTI-in-Thoughtsを紹介する。 本手法は, 素早い工学的手法により, 異なる性格的特徴を持つエージェントを素数化する。 このようなパーソナリティプライミングは、多様なタスクにまたがる一貫した、解釈可能な行動バイアスをもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.578486345810681
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce MBTI-in-Thoughts, a framework for enhancing the effectiveness of Large Language Model (LLM) agents through psychologically grounded personality conditioning. Drawing on the Myers-Briggs Type Indicator (MBTI), our method primes agents with distinct personality archetypes via prompt engineering, enabling control over behavior along two foundational axes of human psychology, cognition and affect. We show that such personality priming yields consistent, interpretable behavioral biases across diverse tasks: emotionally expressive agents excel in narrative generation, while analytically primed agents adopt more stable strategies in game-theoretic settings. Our framework supports experimenting with structured multi-agent communication protocols and reveals that self-reflection prior to interaction improves cooperation and reasoning quality. To ensure trait persistence, we integrate the official 16Personalities test for automated verification. While our focus is on MBTI, we show that our approach generalizes seamlessly to other psychological frameworks such as Big Five, HEXACO, or Enneagram. By bridging psychological theory and LLM behavior design, we establish a foundation for psychologically enhanced AI agents without any fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)エージェントの有効性を高めるためのフレームワークMBTI-in-Thoughtsを紹介する。 マイアーズ・ブリッグス・タイプ・インジケータ (MBTI) をベースとした本手法では, アクシデント・エンジニアリングを介し, 人間の心理, 認知, 感情の2つの基礎軸に沿った行動の制御が可能となった。 このようなパーソナリティプライミングは、感情的表現的エージェントが物語生成に優れ、分析的素因的エージェントがゲーム理論的な設定でより安定した戦略を採用するなど、多様なタスクにまたがる一貫性のある、解釈可能な行動バイアスをもたらすことを示す。 本フレームワークは,構造化マルチエージェント通信プロトコルの実験を支援し,対話前の自己回帰によって協調や推論品質が向上することを明らかにする。 特性持続性を確保するため,自動検証のための公式な16Personalitiesテストを統合する。 MBTIに焦点が当てられている一方で、我々のアプローチはBig Five、HEXACO、Enneagramといった他の心理学的フレームワークにシームレスに一般化されていることを示す。 心理学的理論とLLM行動設計をブリッジすることで、微調整なしで心理的に強化されたAIエージェントの基礎を確立する。

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