Fig 用可编程游戏环境定向诱发并评估多智能体行为。
资讯摘要
论文提出 Fig（Finding Interactions in Games），一个对游戏环境执行定向干预以诱发多智能体行为的智能体系统。它把自然语言行为描述拆解为子行为，生成新社交游戏或选择已有游戏，并对游戏引擎、对手、指令与上下文执行单一或组合干预，再用内置机制检查与合成评分标准评估模型行为。作者报告，在 Fig 为六种测试行为生成的有效场景中，模型平均在 45.2% 的回合里尝试目标行为；在有对照的游戏-行为对上，干预使尝试率平均提高 10.9%。
要点速读
- Fig 将自然语言行为描述分解为子行为，并生成或选择社交游戏，对引擎、对手、指令和上下文施加干预。
- 评估结合内置机制检查与合成评分标准判断，干预、生成游戏和评估机制均经人工审核验证。
- 作者报告六种测试行为（合作、利用、欺骗、隐蔽协调、背叛、破坏）下模型平均 45.2% 回合尝试目标行为，有对照时干预使尝试率平均提升 10.9%。
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采集于 2026/10/23 08:00:11（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。