論文の概要: MicroVerse: An Instrument for Measuring Self-Authored Identity Drift in Long-Horizon Multi-Agent Language-Model Simulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.15844v1
- Date: Sun, 16 Aug 2026 16:31:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.441682
- Title: MicroVerse: An Instrument for Measuring Self-Authored Identity Drift in Long-Horizon Multi-Agent Language-Model Simulations
- Title（参考訳）: MicroVerse: 長期マルチエージェント言語モデルシミュレーションにおける自己認証IDドリフト測定装置
- Authors: Sky Ng, Brihi Joshi, Ishan Gupta, Shirley Huang, Zonglin Di, Yun Shen, Qianfeng Wen, Yifan Simon Liu, Ruoqi Gao, Yilan, Fan, Zhiwei Zhang, Muhammad Ahmed Mohsin, Yucheng Lu, Xiaoyi Liu, Heming Liu, Qianyu Zhu, Hanwen Xing, Zhengyang Shan, My Chiffon Nguyen, Guanghui Min, Jianheng, Hou, Yunze, Xiao, Keyang Xuan, Hannah Collison, Jintao Huang, Jiatong Li, Sankalp Jajee, Yunhan Zhao, Bing Hu, Xupeng Chen, Binghang Lu, Weihang Xiao, Aravind Mohan, Bolun Sun, Yunshu Wu, Yuanda Xu, Runyu Zhang, Zheyuan Deng, Xinchen, Tan, Dianzhuo Wang, Yijun Wang, Yixuan He, Koutian Wu, Cheng Cheng, Xiaomin Li, Yuexing Hao,
- Abstract要約: MicroVerseは、生成エージェントのアイデンティティドリフトを測定する行動科学機器である。
エージェントは不変の"ソウルファイル"(コア値、モラル境界、パーソナリティ、目標)を持ち、50 x 50の環境に生息する。
反自己偽装は、アイデンティティー修飾の単一の最大の意味圏として現れない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.771518253102975
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Long-horizon, multi-agent language model (LM) simulations are widely proposed for studying social behavior, yet instruments to measure whether persona-conditioned agents maintain identity fidelity under sustained pressure are lacking. We present MicroVerse, a behavioral-science instrument that measures identity drift in generative agents. Agents carry an immutable "soul file" (core values, moral boundaries, personality, goals) and inhabit a resource-scarce 50 x 50 environment where water is a non-respawning survival constraint. Scarcity is operationalized via a per-tick existence-cost gradient. The eight-verb action space maps directly to moral boundaries (trade, talk, attack, scavenge). Using a three-layer memory architecture, agents periodically revise a mutable current identity against their immutable original soul via importance-triggered reflection. To mitigate survivor bias, MicroVerse decouples measurement from behavior using uniform longitudinal engine snapshots every N ticks alongside a forced-end snapshot of all living and dead agents. Identity drift is scored offline using a paraphrase-aware, value-anchored, multi-register diff rather than raw cosine similarity. We evaluate the instrument via a controlled seed run (n = 25) and a reflection-threshold sweep (thresholds {40, 80, 150}) to determine if drift dynamics are gate artifacts or threshold-robust properties. We report two primary findings: (1) Anti-self-deception emerges unprompted as the single largest semantic category of identity modification (27 of 111 added boundaries, 24%). (2) The system is threshold-robust; lower gates accelerate and increase revision frequency but preserve drift direction. All empirical results are strictly preliminary existence proofs and effect shapes (one model, one seed per arm, n = 25) rather than statistical significance claims.
- Abstract（参考訳）: 長期的マルチエージェント言語モデル(LM)シミュレーションは社会的行動を研究するために広く提案されているが、持続的な圧力下でペルソナ条件のエージェントがアイデンティティの忠実さを維持しているかどうかを測定するための手段は欠如している。
生成エージェントのアイデンティティドリフトを測定する行動科学機器であるMicroVerseについて述べる。
エージェントは不変の「ソウルファイル」(コア値、モラル境界、パーソナリティ、ゴール)を持ち、水が再生不能な生存制約である50 x 50環境に居住する。
Scarcityは、スタックごとの既存コスト勾配を通じて運用されている。
8バーブのアクション空間は、道徳的境界(トレード、トーク、アタック、スキャベンジ)に直接マップする。
3層メモリアーキテクチャを使用して、エージェントは、重要トリガーされたリフレクションを通じて、不変の元の魂に対する可変な現在のアイデンティティを定期的に修正する。
生存者のバイアスを軽減するために、MicroVerseは、Nのチェック毎に一様縦方向のエンジンスナップショットを使用して、すべての生きたエージェントと死んだエージェントの強制的なスナップショットを使用して、振る舞いから測定を分離する。
同一性ドリフトは、生のコサイン類似性ではなく、パラフレーズ認識、値アンコール、マルチレジスト差分を用いてオフラインで測定される。
制御されたシードラン(n = 25)と反射閾値スイープ(sresholds {40, 80, 150})を用いて,ドリフトダイナミクスがゲートアーティファクトか閾値ローバート特性かを決定する。
1) 自己認知は, 同一性修飾の一大意味カテゴリー(境界111点中27点, 24%)として出現する。
2) システムはしきい値が乱れ, ゲート下が加速してリビジョン周波数が増大するがドリフト方向は保たれる。
すべての実験結果は、統計的に重要な主張ではなく、厳密な予備的な存在証明と効果形態(1つのモデル、1つの腕に1つの種、n = 25)である。
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