PsyAgent: 심리학적 모델링 및 맥락적 상호작용을 기반으로 한 인간과 유사한 에이전트 구축

PsyAgent: Constructing Human-like Agents Based on Psychological Modeling and Contextual Interaction

인간과 유사한 에이전트는 안정적인 성향을 표현하면서도 역할, 관계 및 규범에 적응해야 합니다. 본 논문에서는 PsyAgent라는, 체계 기반 프레임워크를 제시합니다. PsyAgent는 Big Five 성격 특성 사전 지식을 명시적인 사회 구조적 조건화와 결합하여 성격-맥락 인터페이스를 구현합니다. PsyAgent는 (i) 기계가 활용할 수 있는 성격 기반 프로필인 '개인 구조(Individual Structure, IS)'와 (ii) 여덟 가지 일상 영역에 걸쳐 역할-관계-규범 프레임을 담은 큐레이션된 라이브러리인 '다중 시나리오 맥락화(Multi-Scenario Contexting, MSC)'로 구성됩니다. 추론 단계에서, 고정된 구조적 프롬프트는 활성 MSC 프레임을 IS 프로필과 결합하여, 안정적이면서도 맥락에 민감한 행동을 유도합니다. 프롬프트 엔지니어링을 넘어 학습 가능성을 보여주기 위해, 우리는 IS와 MSC를 사용하여 감독 데이터를 생성하고 PEFT(SFT 및 선택적 DPO)를 통해 소형 모델을 미세 조정했습니다. 통제된 심리 측정 스타일 평가 프로토콜을 통해, PsyAgent는 성격 특성 충실도와 장기적인 안정성을 향상시키며, 동일한 디코딩 및 점수 제어 조건 하에서 여러 대규모 범용 명령어 튜닝 모델과 경쟁적인 성능을 보였습니다. 또한, 자동화된 프로토콜을 외부 벤치마크 및 소규모의 익명 인간 연구를 통해 검증했습니다. 전반적으로, PsyAgent는 성격 기반의, 규범을 인지하는 에이전트를 구축하는 데 있어 정확하고 데이터 효율적인 접근 방식을 제공합니다.

Human-like agents must express stable dispositions while adapting to roles, relationships, and norms. We present PsyAgent, a schema-first framework that operationalizes the trait-context interface by coupling a Big Five trait prior with explicit social-structural conditioning. PsyAgent comprises (i) Individual Structure (IS), a machine-usable trait-grounded profile, and (ii) Multi-Scenario Contexting (MSC), a curated library of role-relationship-norm frames spanning eight everyday arenas. At inference, fixed structured prompts couple the active MSC frame with the IS profile, encouraging behavior that is stable yet context-sensitive. To demonstrate learnability beyond prompt engineering, we use IS and MSC to synthesize supervision and fine-tune compact backbones with PEFT (SFT and optional DPO). Under a controlled psychometric-style evaluation protocol in percentile space, PsyAgent improves trait-faithfulness and long-horizon stability, and is competitive with several larger general-purpose instruction-tuned baselines under matched decoding and scoring controls. We further triangulate the automatic protocol with external benchmarks and a small blinded human study. Overall, PsyAgent provides a precise and data-efficient approach to personality-grounded, norm-aware agents.