EpiAgent：为 LLM 智能体引入认知自博弈框架
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EpiAgent：为 LLM 智能体引入认知自博弈框架
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AI 综述
研究者在 arXiv 发布论文，提出 EpiAgent 框架，为 LLM 智能体加入显式、可学习的认知层，使其对他人私有信息持有信念。该框架包含两个阶段：Epistemic Update 更新对他人的信念，Action Planning 基于认知状态选择动作，两阶段依赖被形式化为双层优化。 论文还提出 Epistemic Self-Play 算法，交替优化两个阶段，并以内置预测奖励评估信念推断质量。这是研究者的方法主张，其效果尚待验证。
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最新进展10月31日 12:00
EpiAgent：面向 LLM Agent 的认知自博弈框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AIEpiAgent：面向 LLM Agent 的认知自博弈框架
研究者提出 EpiAgent，为 LLM 智能体加入可学习的认知层，通过 Epistemic Update 更新对他人私有信息的信念，再经 Action Planning 基于认知状态选择动作，并把两阶段依赖形式化为双层优化，用 Epistemic Self-Play 算法交替优化、以内置预测奖励评估信念推断质量。
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