各位同仁，下午好！ 今天，我将与大家深入探讨一个前沿且富有挑战性的主题：“Emotional State Feedback”——利用情感向量作为全局状态变量，动态调节 Agent 回复的语气与决策偏好。 随着人工智能技术，特别是大型语言模型（LLMs）的飞速发展，我们正从简单的问答系统迈向能够进行复杂交互、甚至具备一定“智能人格”的 Agent。然而，当前的Agent在与用户交互时，往往缺乏对用户情感的深度感知，更遑论将这种感知内化为自身行为调节的依据。它们可能在用户沮丧时依然生硬地提供帮助，在用户愤怒时依然保持中立的语调，这无疑限制了其在真实世界场景中的应用效果和用户体验。 我们的目标是构建一个更加智能、更具共情能力的Agent。这不仅仅是为了让Agent听起来更“人性化”，更重要的是，通过对情感状态的动态感知和反馈，我们可以显著提升Agent在复杂任务中的适应性、鲁棒性以及决策质量。 一、 情感智能：超越信息传递的Agent交互 传统的Agent设计，无论是基于规则、统计还是深度学习，其核心逻辑通常围绕着“理解用户意图 -> 获取信息 -> 生成响应”这一链条。在这个链 …
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