Deep Persona：基於心理學的角色扮演代理與模擬建構式架構與評估框架
為何重要
現有 LLM 角色扮演常因缺乏深度角色驅動力而導致長期對話內容崩壞；Deep Persona 引入心理學層級架構，旨在透過結構化信念與動機來維持角色一致性，對開發智慧化、具永續性的 AI 代理具有重要參考價值。對產業而言，雖簡報本身是一種研究方法，但其強調「心理學測度」的評估框架，可能成為未來訓練與審計企業級 AI 應用（如虛擬客服、教育模擬）的新標準。
- 提出名為 Deep Persona 的心理學基礎三層架構，將人設區分為可觀察表達、潛在信念與核心動機驅動力。
- 該架構基於指令碼確定性與有限自主性原則，將模型設計為受結構化內部指令碼引導的反應式引擎。
- 引入無參考評估框架，使用心理臨床儀器與對抗性壓力測試來對比對話自然度。
- 實證指出 LLM 具備實用流暢性但在情緒表達與共同注意力上有限制，結構化人設實測更貼近人類對話行為。