論文の概要: PsyAgent: Constructing Human-like Agents Based on Psychological Modeling and Contextual Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06158v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 11:14:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.623981
• Title: PsyAgent: Constructing Human-like Agents Based on Psychological Modeling and Contextual Interaction
• Title（参考訳）: PsyAgent:心理学的モデリングと文脈相互作用に基づく人間のようなエージェントの構築
• Authors: Zibin Meng, Kani Chen,
• Abstract要約: PsyAgentは,Bourdieuの認知社会的共生構造に先行して,ビッグファイブの特徴を併せ持つものである。 i)個人構造(IS)、特徴とファセットを符号化するマシン使用可能なプロファイル、認知スタイル、価値観、文化的・教育的資本、および健全なライフエピソード、(ii)マルチシナリオコンテキスト(MSC)、および8つのアリーナにまたがるロール・リレーシップ・ノームフレーム。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.663685189987781
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human-like agents require modeling how dispositions interact with social structure. We present PsyAgent, which couples a Big Five trait prior with Bourdieu's cognitive-social co-structure. PsyAgent comprises: (i) Individual Structure (IS), a machine-usable profile encoding traits and facets, cognitive style, values, cultural and educational capital, and salient life episodes; and (ii) Multi-Scenario Contexting (MSC), role-relationship-norm frames spanning eight arenas (work, family, friendship, strangers and civic life, solitude and self-regulation, romance, learning, and public expression). At inference, fixed structured prompts bind the active scenario to the agent profile, yielding behavior that is stable yet context-sensitive. We instantiate IS and MSC to synthesize supervision (role-play dialogues, decision probes, feedback trajectories) and then fine-tune a small LLM. The resulting model produces consistent, identifiable persona-aligned behaviors for specified Big Five configurations and matches or exceeds several larger untuned LLMs and other untuned baselines on our metrics: persona consistency, contextual appropriateness, style matching, trait identifiability, and long-horizon stability. Ablations show IS chiefly improves trait fidelity and stylistic stability, while MSC drives norm awareness and decision fit; both are necessary for cross-scenario performance. PsyAgent offers a precise, data-efficient architecture for personality-grounded agents.
• Abstract（参考訳）: 人間のようなエージェントは、配置が社会構造とどのように相互作用するかをモデル化する必要がある。 PsyAgentは,Bourdieuの認知社会的共生構造に先行して,ビッグファイブの特徴を併せ持つものである。 PsyAgent は: 一 個人構造(IS) 特徴・面、認知様式、価値観、文化的・教育的資本及び有能な人生のエピソードを符号化する機械使用可能なプロファイル (二)マルチシナリオ・コンテクスト(MSC)、8つのアリーナ(仕事、家族、友情、見知らぬ人、市民生活、孤独と自己統制、ロマンス、学習、公共表現)にまたがる役割関係-ノルムフレーム 推論では、固定された構造化されたプロンプトがエージェントプロファイルにアクティブなシナリオをバインドし、安定したがコンテキストに敏感な振る舞いをもたらす。 我々は、ISとMSCをインスタンス化し、監督(ロールプレイ対話、決定プローブ、フィードバック軌道)を合成し、小さなLSMを微調整する。 得られたモデルは、特定されたビッグファイブ構成とマッチする、一貫性があり識別可能なペルソナアライメントの振る舞いを生成し、我々のメトリクス上のいくつかの大きな未調整LCMや他の未修正ベースライン、すなわちペルソナ一貫性、文脈的適切性、スタイルマッチング、特性識別性、長期安定性を上回ります。 ISは特性の忠実さとスタイリスティックな安定性を主に改善し、MSCは規範的認識と意思決定の適合を推進している。 PsyAgentはパーソナライズされたエージェントに対して、正確でデータ効率のよいアーキテクチャを提供する。

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