論文の概要: How Emotion Shapes the Behavior of LLMs and Agents: A Mechanistic Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00005v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 12:20:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 02:36:13.180189
• Title: How Emotion Shapes the Behavior of LLMs and Agents: A Mechanistic Study
• Title（参考訳）: LLMの挙動とエージェントの感情形成 : 機械的考察
• Authors: Moran Sun, Tianlin Li, Yuwei Zheng, Zhenhong Zhou, Aishan Liu, Xianglong Liu, Yang Liu,
• Abstract要約: 感情信号が大規模言語モデル(LLM)とエージェントの動作を形作ることができるかどうかを検討する。 既存の感情認識研究は、主に感情を表面的なスタイルファクターまたは知覚的ターゲットとして扱う。 直接表現レベルの介入を可能にする解釈可能な感情ステアリングフレームワークであるE-STEERを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.5007842598689
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emotion plays an important role in human cognition and performance. Motivated by this, we investigate whether analogous emotional signals can shape the behavior of large language models (LLMs) and agents. Existing emotion-aware studies mainly treat emotion as a surface-level style factor or a perception target, overlooking its mechanistic role in task processing. To address this limitation, we propose E-STEER, an interpretable emotion steering framework that enables direct representation-level intervention in LLMs and agents. It embeds emotion as a structured, controllable variable in hidden states, and with it, we examine the impact of emotion on objective reasoning, subjective generation, safety, and multi-step agent behaviors. The results reveal non-monotonic emotion-behavior relations consistent with established psychological theories, and show that specific emotions not only enhance LLM capability but also improve safety, and systematically shape multi-step agent behaviors.
• Abstract（参考訳）: 感情は人間の認知とパフォーマンスにおいて重要な役割を果たす。 そこで本研究では,大きな言語モデル(LLM)とエージェントの振る舞いを,類似の感情信号が形成できるかどうかを考察する。 既存の感情認識研究は、主に表面レベルスタイルファクターまたは知覚目標として感情を扱い、タスク処理におけるその機械的役割を見越す。 この制限に対処するために,LLMやエージェントへの直接的表現レベルの介入を可能にする解釈可能な感情ステアリングフレームワークであるE-STEERを提案する。 感情は隠れた状態に構造化され制御可能な変数として組み込まれ、それとともに、主観的推論、主観的生成、安全性、多段階エージェントの行動に対する感情の影響を調べる。 その結果、確立された心理学理論と整合した非単調な感情-行動関係が明らかとなり、特定の感情がLSM能力を高めるだけでなく、安全性も向上し、多段階のエージェントの動作を体系的に形作ることを示した。

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