論文の概要: Structured Personality Control and Adaptation for LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10025v1
• Date: Thu, 15 Jan 2026 03:15:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-16 19:43:18.970216
• Title: Structured Personality Control and Adaptation for LLM Agents
• Title（参考訳）: LLMエージェントの構造的パーソナリティ制御と適応
• Authors: Jinpeng Wang, Xinyu Jia, Wei Wei Heng, Yuquan Li, Binbin Shi, Qianlei Chen, Guannan Chen, Junxia Zhang, Yuyu Yin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ますますヒトとコンピュータの相互作用(HCI)を形作っている ユング心理学的タイプを用いたLLMパーソナリティをモデル化する枠組みを提案する。 この設計により、エージェントは対話要求に応じて動的に調整しながらニュアンス付き特性を維持することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.050618253938126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly shaping human-computer interaction (HCI), from personalized assistants to social simulations. Beyond language competence, researchers are exploring whether LLMs can exhibit human-like characteristics that influence engagement, decision-making, and perceived realism. Personality, in particular, is critical, yet existing approaches often struggle to achieve both nuanced and adaptable expression. We present a framework that models LLM personality via Jungian psychological types, integrating three mechanisms: a dominant-auxiliary coordination mechanism for coherent core expression, a reinforcement-compensation mechanism for temporary adaptation to context, and a reflection mechanism that drives long-term personality evolution. This design allows the agent to maintain nuanced traits while dynamically adjusting to interaction demands and gradually updating its underlying structure. Personality alignment is evaluated using Myers-Briggs Type Indicator questionnaires and tested under diverse challenge scenarios as a preliminary structured assessment. Findings suggest that evolving, personality-aware LLMs can support coherent, context-sensitive interactions, enabling naturalistic agent design in HCI.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、パーソナライズされたアシスタントから社会シミュレーションまで、ますますヒトとコンピュータのインタラクション(HCI)を形作っている。 言語能力以外にも、研究者はLLMがエンゲージメント、意思決定、認識リアリズムに影響を及ぼす人間のような特徴を発揮できるかどうかを探っている。 特にパーソナリティは批判的であるが、既存のアプローチはしばしばニュアンスと適応可能な表現の両方を達成するのに苦労する。 本稿では,ユング心理学的タイプによるLLMパーソナリティをモデル化し,コヒーレントコア表現の優越的調整機構,文脈適応のための強化補償機構,長期的パーソナリティ進化を促進するリフレクション機構の3つのメカニズムを統合する。 この設計により、エージェントは対話要求に応じて動的に調整し、基礎となる構造を徐々に更新しながら、ニュアンス特性を維持できる。 Myers-Briggs Type Indicator を用いてパーソナリティアライメントを評価し,事前構造評価として多様な課題シナリオで検証した。 発見は、進化するパーソナリティを意識したLLMは、コヒーレントで文脈に敏感な相互作用をサポートし、HCIにおける自然主義的エージェント設計を可能にすることを示唆している。

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