智能Agent情境適應(yīng)性角色扮演元綜合研究

摘 要：［目的/意義］本文通過系統(tǒng)性梳理智能體角色建模領(lǐng)域研究文獻，解構(gòu)復(fù)雜應(yīng)用場景中人機協(xié)同機制，為實現(xiàn)智能體設(shè)計范式的迭代升級提供理論依據(jù)。［方法/過程］采用元綜合方法，對嚴格篩選獲得的89篇中英文文獻進行編碼分析，從角色需求、角色創(chuàng)建、角色交互3個維度解構(gòu)智能Agent情境適應(yīng)性角色扮演的研究脈絡(luò)。［結(jié)果/結(jié)論］從人智交互和情境適應(yīng)性設(shè)計的情報學(xué)綜合視角，提出“需求定義邊界（What）→技術(shù)實現(xiàn)構(gòu)想（How）→機制驗證價值（Why）”3層框架。其中，“需求定義邊界”分析角色需求，驅(qū)動技術(shù)選型；“技術(shù)實現(xiàn)構(gòu)想”聚焦角色創(chuàng)建與個性化設(shè)計，將需求轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行模型；“機制驗證價值”探討角色交互機制，生成反饋數(shù)據(jù)回流至需求層。盡管現(xiàn)有技術(shù)在情感理解、語境分析和多模態(tài)交互方面有所進展，但目前智能Agent存在記憶受限、角色幻覺、角色翻轉(zhuǎn)等局限。未來研究應(yīng)圍繞這三層機制的深度融合展開，推動記憶擴容、角色對齊、隱私保護等方面的創(chuàng)新，進一步推動智能Agent普及應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：智能Agent；情境適應(yīng)；角色扮演；元綜合；人智交互

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2025.08.013

〔中圖分類號〕G252.0 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2025）08-0163-15

A Meta-Synthesis Study on Situational Adaptability

Role-Playing of Intelligent Agent

Li Huafeng1* Zhao Zihui1 Sun Xiaoning1 Yuan Qinjian2

（1.School of Information，Shanxi University of Finance amp; Economics，Taiyuan 030006，China;

2.School of Information Management，Nanjing University，Nanjing 210023，China）

Abstract：［Purpose/Significance］By systematically reviewing the research literature in the field of intelligent agent role modeling，this paper deconstructs the mechanisms of human-machine collaboration in complex application scenarios，providing theoretical support for the iterative upgrade of intelligent agent design paradigms.［Method/Process］The study employed a meta-synthesis approach to conduct coding analysis on 89 carefully selected Chinese and English literatures，deconstructed the research context of intelligent agents situational adaptability from three dimensions：role requirements，role creation，and role interaction.［Result/Conclusion］From an integrated perspective of human-ai interaction and situational adaptability design，this paper proposes a three-layer framework：“requirement-defined boundaries（What）→technical implementation concepts（How）→mechanism validation value（Why）”.“Requirement-defined boundaries”analyzes role requirements and drives technology selection;“Technical implementation concepts”focus on role creation and personalized design，transforming needs into executable models;“Mechanism validation value”explores role interaction mechanisms，generating feedback data that flows back to the requirement layer.Despite progress in emotional understanding，contextual analysis，and multimodal interaction，current intelligent agents suffer from limitations such as memory constraints，role hallucinations，and role reversals.Future research should center on the deep integration of these three layers of mechanisms，promoting innovations in memory expansion，role alignment，privacy protection，and further advancing the widespread application of intelligent agents.

Key words：intelligent agent;contextual adaptation;role-playing;meta-synthesis;human-ai interaction

隨著新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，智能Agent作為一種能夠執(zhí)行特定任務(wù)并與用戶進行交互的智能系統(tǒng)，已經(jīng)在多個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。小到個性化推薦、語音助手、在線客服，大到無人駕駛、醫(yī)療診斷、智能教育，智能Agent正以其日益增強的情境適應(yīng)能力對社會產(chǎn)生深刻影響，許多人已經(jīng)習慣參考并采納智能Agent扮演的角色。2022年11月，OpenAI發(fā)布的ChatGPT進一步提升了智能Agent角色扮演能力［1-2］，以其靈活的角色切換與情境適應(yīng)能力重新定義了人機交互的應(yīng)用場景?；诖?，近年來，許多研究機構(gòu)圍繞智能Agent的情境適應(yīng)性角色扮演展開了深入探索。例如，清華大學(xué)CoAI實驗室攜手聆心智能開發(fā)了CharacterGLM模型、北京大學(xué)多智能體研究中心從產(chǎn)業(yè)、社會、文明3個方向開展智能體實踐與落地應(yīng)用研究，致力于推動人工智能技術(shù)在復(fù)雜場景中的應(yīng)用，提升智能技術(shù)在多任務(wù)、多模態(tài)場景中的表現(xiàn)能力。與此同時，實踐應(yīng)用層面，國內(nèi)外多家公司紛紛推出專注于角色扮演的產(chǎn)品，如Character.AI、貓箱、星野、筑夢島、冒泡鴨等下載量超千萬次的軟件；通義、文小言、豆包等國產(chǎn)AI模型皆在應(yīng)用內(nèi)部設(shè)立了智能體專區(qū)，為用戶提供角色扮演的空間；三大電信運營商、騰訊、華為等企業(yè)紛紛接入DeepSeek大模型，推進智能體與實際場景深度融合。

然而，在實際應(yīng)用中，不同場景的復(fù)雜性、動態(tài)性和多樣化需求對智能Agent的情境適應(yīng)性提出了更高要求。為此，國家層面相繼出臺了一系列政策文件，為智能Agent在情境適應(yīng)性設(shè)計中的創(chuàng)新與發(fā)展提供了重要支持。例如，《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負責任的人工智能》明確提出，人工智能應(yīng)以“增強人類能力”為目標，并要求系統(tǒng)具備可解釋性與透明性，以促進人機和諧共生?！蛾P(guān)于公布第二批“人工智能+高等教育”應(yīng)用場景典型案例的通知》鼓勵高校積極探索人工智能與高等教育情境深度融合，推動人工智能賦能教育教學(xué)創(chuàng)新發(fā)展。這為智能Agent在教育、醫(yī)療、工業(yè)等領(lǐng)域的情境適應(yīng)性研究奠定了政策基礎(chǔ)，并為技術(shù)和學(xué)術(shù)攻關(guān)提供了方向指引。

目前，國內(nèi)外已在智能體知識注入［3］、評估基準［4］、架構(gòu)定制［5］、個性表達［6］、微調(diào)訓(xùn)練［7］等技術(shù)層面，以及學(xué)習輔助［8-9］、社交陪伴［10］等應(yīng)用層面積累了一定數(shù)量的研究成果，亟需構(gòu)建一個系統(tǒng)性的知識框架，揭示復(fù)雜社會情境下人機協(xié)同的過程特征?，F(xiàn)僅有的少數(shù)幾篇綜述性論文均囿于技術(shù)實現(xiàn)維度［11-12］，導(dǎo)致智能體技術(shù)實現(xiàn)與用戶體驗、角色構(gòu)建與人機情境適配的內(nèi)在協(xié)同優(yōu)化邏輯尚未形成系統(tǒng)化認知。因此，本文在情報學(xué)、信息系統(tǒng)等學(xué)科視角下，通過整合認知科學(xué)、行為科學(xué)等理論，基于人智交互體驗［13］解構(gòu)智能體角色扮演的認知形成機制，推動人機關(guān)系研究從工具理性向價值理性的范式轉(zhuǎn)型。

1 研究方法及過程

元綜合（Meta-Synthesis）是一種系統(tǒng)性方法，旨在通過對特定主題領(lǐng)域中既有研究文獻的深入篩選、批判性評估和綜合性分析，構(gòu)建新的解釋性框架或理論模型［14］。該方法強調(diào)通過概念重構(gòu)揭示潛在的理論聯(lián)系與深層意義，注重多樣化數(shù)據(jù)來源的整合與批判性解讀，從而生成對研究主題更為全面且創(chuàng)新的洞察，為理論發(fā)展提供新的方向和啟示，在技術(shù)交互設(shè)計與社會科學(xué)研究領(lǐng)域具有廣泛適用性，并在圖書館學(xué)、情報學(xué)具有重要應(yīng)用［15-17］，尤其適合探討復(fù)雜系統(tǒng)的多維協(xié)同機制。本文從多學(xué)科、多領(lǐng)域的文獻研究中提取關(guān)鍵因素，采用元綜合方法對智能Agent角色扮演主題的相關(guān)研究進行系統(tǒng)分析與理論構(gòu)建，從“角色需求、角色創(chuàng)建、角色交互”3個層面來梳理智能Agent情境適應(yīng)性角色扮演的研究脈絡(luò)。

1.1 文獻收集策略

為了確保研究的全面性與精準性，本文設(shè)計了詳細的文獻收集策略，主要選用Web of Science、Springer、Scopus、ACM Digital Library和中國知網(wǎng)（CNKI）作為主要檢索源，同時輔以Google Scholar進行補充檢索。圍繞研究主題，初步選取“Intelligent Agent”“Role-playing”以及“Context-aware Design”作為核心主題詞進行檢索。然而，由于初步檢索的檢全率較低，為提高全面性，進一步擴展智能Agent相關(guān)術(shù)語，使用通配符捕捉復(fù)數(shù)及變形表達，如“Adaptive Agent*”“Conversational Agent*”“Chatbot*”，以及角色扮演、情境適應(yīng)相關(guān)表述，如“Virtual Character Interaction”“Role-playing Interaction”“Avatar-based Interaction”“Cynamic Adaptation”“Situational Adaptation”分別作為主題詞進行補充檢索。文獻語種以英語為主，同時在CNKI采用高級檢索以（主題：情境適應(yīng)性+角色扮演+意圖識別+意圖理解）AND（主題：智能體+聊天機器人+大語言模型+智能客服）作為檢索式，補充領(lǐng)域內(nèi)高質(zhì)量中文文獻，以覆蓋核心研究成果。為確保關(guān)鍵研究成果的覆蓋范圍，檢索過程采用主題詞與標題檢索相結(jié)合的方式，并輔以追溯法獲取其他相關(guān)參考文獻。經(jīng)過檢索，共獲得外文文獻1 006篇，中文文獻51篇，為后續(xù)研究提供了充足的文獻基礎(chǔ)。

1.2 文獻篩選和質(zhì)量評估

為確保研究的嚴謹性，本文采用以下標準對文獻進行篩選與評估：①文獻類型限定為中英文的會議論文和期刊論文，排除資訊、會議摘要、專利、社論、信函等非學(xué)術(shù)性文獻；②聚焦智能Agent在角色扮演中的具體設(shè)計與應(yīng)用，需詳細描述技術(shù)實現(xiàn)或角色交互，排除僅停留于理論模型或潛在應(yīng)用討論的文獻。③排除傳統(tǒng)的角色扮演游戲角色扮演游戲（Role-playing game，RPG）類文獻。根據(jù)文獻篩選和質(zhì)量評估最終確定89篇文獻，具體篩選流程如圖1所示。

圖1 文獻檢索與篩選流程Fig.1 Literature Retrieval and Screening Process

1.3 數(shù)據(jù)抽取與綜合

本研究采用元綜合方法，對篩選后的89篇文獻進行系統(tǒng)性分析，聚焦智能Agent角色扮演領(lǐng)域的研究問題、方法、成果及應(yīng)用場景。為提升分析效度與可追溯性，數(shù)據(jù)抽取與整合遵循結(jié)構(gòu)化流程：首先，通過數(shù)據(jù)標準化處理，將文獻核心要素錄入Excel模板，形成包含文獻ID、研究問題、Agent角色、技術(shù)路徑、研究結(jié)論和應(yīng)用場景等字段的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，部分文獻集如表1所示。其次，在NVivo 12中實施雙盲編碼與共識驗證——兩位研究者基于社會支持理論框架獨立標注一級標簽（如“需求顯性化”“情感建?！保会槍Ψ制鐦撕灒ㄈ纭拔幕m配”的歸類問題），結(jié)合原始文獻，兩位作者協(xié)商達成共識。編碼完成后，隨機選取20%的文獻（18篇）進行獨立重復(fù)編碼，結(jié)果顯示Cohens Kappa值均大于0.7，編碼結(jié)果具有較高的可靠性。最后，反復(fù)編碼與分析，并無新主題生成，表明研究已達到理論飽和度。

概念聚合遵循歸納推理思想，同時參考社會支持理論和福格行為模型，按照概念提取、整理、分析、融合的鏈式步驟進行聚合。首先，從初始標簽中提煉出關(guān)鍵概念，根據(jù)關(guān)鍵概念間的相互關(guān)系判斷其共性，進而將其歸類為更高層次的概念。例如，將“準確性”“執(zhí)行效率”“響應(yīng)速度”三類標簽歸納為“顯性預(yù)期”；“情感支持”“文化認同”與“價值觀認同”歸納為“隱性預(yù)期”，兩類預(yù)期歸類為“角色預(yù)期”，進而歸類為“角色需求”。其次，通過分析不同高層概念之間的內(nèi)在關(guān)系，沿智能Agent系統(tǒng)開發(fā)周期的時間軸建立因果邏輯關(guān)聯(lián)。例如，“情感識別”與“角色一致性”之間的關(guān)系，以及“用戶需求分析”支撐“個性化角色創(chuàng)建”以實現(xiàn)“有效互動”。最后，對關(guān)鍵概念進行進一步提煉，凝練出角色需求、角色創(chuàng)建、角色交互三大主范疇。

1.4 研究框架構(gòu)建

在概念聚合基礎(chǔ)上，進一步挖掘角色需求、角色創(chuàng)建以及角色交互等概念之間的邏輯關(guān)系，進而形成智能Agent情境適應(yīng)性角色扮演的研究框架。具體而言，角色需求通過對角色的顯性與隱性預(yù)期，以及對功能型與情感型角色進行定義，為后續(xù)設(shè)計提供指導(dǎo)方向，并決定相應(yīng)的技術(shù)選型；角色創(chuàng)建則通過技術(shù)驅(qū)動的方式，進行角色創(chuàng)意構(gòu)建與行為模式設(shè)計，將需求轉(zhuǎn)化為具體的可執(zhí)行模型，并實現(xiàn)角色的行為表現(xiàn)與響應(yīng)機制；角色交互通過認知、行為、情感閉環(huán)對話式搜索機制，在實際應(yīng)用場景中驗證角色設(shè)計的有效性，同時生成反饋數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)將回流至角色需求層，進一步優(yōu)化設(shè)計方案。這一過程借鑒智能Agent系統(tǒng)開發(fā)周期形成了“需求定義邊界（What）→技術(shù)實現(xiàn)構(gòu)想（How）→機制驗證價值（Why）”的閉環(huán)邏輯。其中，“需求定義邊界”來源于用戶對智能體產(chǎn)品功能、性能方面的預(yù)期，“技術(shù)實現(xiàn)構(gòu)想”負責角色創(chuàng)建與行為模型的構(gòu)建，“機制驗證價值”則通過交互驗證與反饋機制對設(shè)計效果進行評估與調(diào)整。該閉環(huán)模型有效地支持智能Agent在復(fù)雜情境下靈活平衡功能性與情感性目標，高效完成角色任務(wù)，如圖2所示。

2 角色需求

角色需求泛指用戶在功能和情感方面對智能Agent的綜合需求，由角色預(yù)期和角色定位構(gòu)成，如圖3所示。角色需求分析直接影響智能Agent設(shè)計過程，是確保智能Agent通過其角色設(shè)定精準滿足用戶信息需求與情感需求的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

2.1 角色預(yù)期

圖式理論認為，在特定情況下，人會對具有特定身份角色的人產(chǎn)生角色期待。因而在角色扮演之初，由于情境或個人情況的差異，用戶便會將自身智能“賦予”機器人［18］，結(jié)合原有認知結(jié)構(gòu)產(chǎn)生角色預(yù)期，這些預(yù)期可以分為顯性與隱性兩類，分別體現(xiàn)功能需求與情感認同。

2.1.1 顯性預(yù)期

顯性預(yù)期是用戶將智能Agent視為“信息服務(wù)工具”，期待其在信息檢索、知識服務(wù)等任務(wù)中出色表現(xiàn)，通常涉及用戶對于智能Agent性能層面的需求與期望，如智能Agent準確性、執(zhí)行效率和響應(yīng)速度等指標。醫(yī)療情境中，用戶更關(guān)注智能Agent提供醫(yī)療服務(wù)的可靠性，如診斷建議的準確性、監(jiān)測數(shù)據(jù)的實時性與知識儲備的豐富性［19-20］。教育情境中，用戶期待智能Agent能夠精準提供學(xué)習內(nèi)容、執(zhí)行教學(xué)任務(wù)，并有效管理課堂，可根據(jù)學(xué)習者水平動態(tài)調(diào)整教學(xué)策略，確保內(nèi)容的難度與用戶需求匹配［21-22］。商業(yè)情境中，用戶期待智能Agent對于用戶提問能夠快速響應(yīng)、準確理解、妥善處理，進而滿足用戶多樣化需求［23-24］。

2.1.2 隱性預(yù)期

隱性預(yù)期是用戶將智能Agent視為具備社會屬性的互動對象，期待其在深層交互中實現(xiàn)心理補償與社會認同，通常涉及用戶深層次的心理或社會需求，如情感支持、文化與價值觀認同等指標。社交情境中，用戶可能期待智能Agent具備陪伴功能。例如，年輕學(xué)習者希望智能Agent能提升用戶學(xué)習興趣，老年人則希望智能Agent能通過互動緩解老年人的孤獨感［25-26］。在跨文化背景下，用戶期望智能Agent能融入文化元素并理解語言與文化的細微差別。例如，相較于個人主義文化，集體主義文化用戶更加關(guān)注擬人化機器人的認知能力；對于非母語英語學(xué)習者，嵌入文化敏感性的智能Agent可以顯著提高用戶參與度和學(xué)習效果［25，27］。

用戶的顯性與隱性角色預(yù)期因性別、年齡等特征而有所不同。男性用戶通常對智能Agent的技術(shù)能力更為關(guān)注，傾向于信任高效率的決策型角色，女性用戶則更看重智能Agent在情感支持和陪伴功能上的表現(xiàn)［28］；年輕用戶對新技術(shù)適應(yīng)性強，更傾向于在游戲、教育等互動場景中探索智能Agent的多重角色，而老年用戶更關(guān)注健康監(jiān)測和情感支持，期望智能Agent扮演貼心陪伴者角色［26，29］。這兩類預(yù)期共同構(gòu)成用戶對智能Agent的“工具—情感”雙重角色期待，與信息行為經(jīng)典理論相契合，類似于UTAUT2模型中所提到的績效期望和享樂動機。

2.2 角色定位

智能Agent是以智能的方式響應(yīng)用戶請求，學(xué)習用戶偏好與行為，并能夠與用戶進行深度對話的智能系統(tǒng)［30］。以個人數(shù)字代理［31］、對話代理［32］、大型語言模型［33］、聊天機器人［22］等多種形式存在，從虛擬助手到教育輔導(dǎo)，從醫(yī)療咨詢到情感陪伴，模擬真實人類的行為模式和社會互動規(guī)則，通過靈活切換角色展現(xiàn)出顯著的情境適應(yīng)能力［9，31，34-35］。借助功利型與表現(xiàn)型社會角色的分類思想，基于智能Agent所承擔的任務(wù)類型及交互目標，將其劃分為功能型與情感型兩種角色。

2.2.1 功能型角色

功能型角色是用戶對智能Agent顯性預(yù)期的投射，在多種情境下以具象化形態(tài)呈現(xiàn)。例如，醫(yī)療情境中，當用戶需要輔助診療決策及臨床鑒別診斷等特定任務(wù)時［19］，期望智能Agent承擔諸如虛擬病人［9］、健康監(jiān)護者［36］、醫(yī)療專業(yè)人員［37］、專業(yè)知識提供者［38-39］等任務(wù)導(dǎo)向型角色。教育情境中，學(xué)生用戶期望獲得個性化的學(xué)習資源［40］，智能Agent通常扮演智能導(dǎo)師［41］、實時答疑伙伴［22］、個性化學(xué)習助手［1］、技能教練［35］等任務(wù)導(dǎo)向型角色，通過高仿真模擬和針對性指導(dǎo)，提升學(xué)生學(xué)習效果［1，8，42］，或是扮演學(xué)生角色，鍛煉教師教學(xué)能力［43］。商業(yè)情境中，智能Agent扮演溝通橋梁［23］、知識推薦者［44］，便于信息溝通和知識查詢；或是扮演投訴者［24］，輔助培訓(xùn)員工處理客戶投訴的能力。

2.2.2 情感型角色

情感型角色則是用戶對智能Agent隱性預(yù)期的投射，以滿足用戶對獲得陪伴、理解以及個性化互動體驗的渴望。這種情感需求在社交情境中尤為突出，用戶將智能Agent視為傾聽型朋友，能隨時隨地向其進行無評判性的信息傾訴，獲得陪伴與支持［45-46］，或視其為寵物、吉祥物［47］，甚至是寄托情感的浪漫伴侶［10，32，48］，通過共情與個性化互動獲得溫暖和慰藉。在教育情境中，用戶還希望智能Agent扮演動機激發(fā)者［41，49］、信心提供者［9］和情感共鳴者［50］，提供情感支持和心理慰藉，提升學(xué)生的參與感、學(xué)習動機和理論知識應(yīng)用能力［1，35，49］。醫(yī)療情境中，智能Agent能扮演心理治療師，幫助解決情緒問題并輔助心理治療［51］；也能扮演情感支持者，提高患者的治療依從性［52］。

此外，有時智能Agent會承擔雙重角色，如教育情境中的互動學(xué)習促進者，不僅提供學(xué)習指導(dǎo)，還能增強學(xué)習興趣［8，22］；醫(yī)療情境中的緊急響應(yīng)者，幫助老年人應(yīng)對緊急情況并減少社交隔離［36］。

3 角色創(chuàng)建

角色創(chuàng)建是智能Agent設(shè)計的核心任務(wù)，旨在通過自然語言處理等底層技術(shù)與功能設(shè)計的結(jié)合，賦予智能Agent結(jié)構(gòu)化知識、細膩行為表現(xiàn)與靈活適應(yīng)能力。借鑒生命周期理論，遵循從基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)到功能實現(xiàn)機制的遞進邏輯，將智能Agent的角色創(chuàng)建過程劃分為4個連續(xù)階段，如圖4所示。

3.1 構(gòu)建角色基礎(chǔ)

構(gòu)建角色基礎(chǔ)的任務(wù)是為智能Agent提供認知框架與響應(yīng)機制，確保其具備完整的角色知識儲備與情感回應(yīng)能力。

1）知識圖譜作為一種以節(jié)點和邊構(gòu)建的語言網(wǎng)絡(luò)，能夠有效支持語義關(guān)聯(lián)與知識推理［53］。通過知識提取、動態(tài)集成與跨領(lǐng)域?qū)R等方式，可使智能Agent在特定領(lǐng)域建立系統(tǒng)化的知識網(wǎng)絡(luò)。扮演角色時，智能Agent從知識圖譜數(shù)據(jù)庫中查詢并補充相關(guān)信息生成回復(fù)。知識圖譜不僅能夠增強法律、醫(yī)療等專業(yè)領(lǐng)域知識對齊［54］，還可通過實時知識更新機制確保角色知識庫具備持續(xù)擴展能力［55］。以Wang H C等［56］研究為例，通過引入中國醫(yī)學(xué)知識圖譜，顯著增強了智能Agent在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的知識應(yīng)用能力，使其能夠準確識別疾病癥狀并提供治療方案。

2）情感計算技術(shù)為智能Agent賦予識別、理解表達和適應(yīng)情感的能力，使其具有擬人化特征［57］。該技術(shù)通過多模態(tài)數(shù)據(jù)（如文本、語音、表情）識別用戶情緒［58］，并據(jù)此調(diào)整語言表達支持［59］。例如，在社交對話場景中，智能Agent可采用安撫性語言緩解用戶焦慮，或在用戶興奮時給予積極回應(yīng)［10］。這種基于情感模擬的技術(shù)，不僅提升了交互的真實感，還拉近了用戶與智能Agent的心理距離［60］。

3.2 塑造角色行為

塑造角色行為的任務(wù)是優(yōu)化智能Agent的語言表達策略與生成機制。通過提示工程與微調(diào)技術(shù)實現(xiàn)角色行為的精細化控制，從而保障生成內(nèi)容的質(zhì)量，增強角色的真實感。

1）提示工程通過優(yōu)化輸入指令，指導(dǎo)大語言模

型生成符合角色設(shè)定的內(nèi)容［61］，釋放大型語言模型的潛力，使其在角色扮演等多任務(wù)場景中高效應(yīng)用［62］。采用思維鏈、零樣本提示、少樣本提示等提示策略，約束或引導(dǎo)生成內(nèi)容，確保智能Agent行為符合設(shè)定［63］。在多輪對話中，分層提示機制（如角色身份標簽+場景約束）能夠有效維持角色的穩(wěn)定性，顯著降低錯誤率［4］。例如，采用指令提示詞賦予大模型不同角色，并引導(dǎo)其思維過程，提高意圖識別準確度［64］及醫(yī)學(xué)知識輸出質(zhì)量［65］。

2）微調(diào)是在預(yù)訓(xùn)練模型基礎(chǔ)上，針對特定數(shù)據(jù)集進一步訓(xùn)練，調(diào)整參數(shù)權(quán)重，精準控制智能Agent角色行為風格，使其深度適配個性化需求與領(lǐng)域特征的技術(shù)［66-67］。通過全參數(shù)微調(diào)（全局更新模型參數(shù)）或參數(shù)高效微調(diào)（僅優(yōu)化適配器模塊等輕量化結(jié)構(gòu)）的方法，提升角色一致性［68-69］。例如，Shao Y等［7］通過特定角色數(shù)據(jù)訓(xùn)練對模型進行全參數(shù)微調(diào)，消除了角色之間知識碰撞導(dǎo)致的角色幻覺問題。

3.3 實現(xiàn)角色動態(tài)適應(yīng)

實現(xiàn)角色動態(tài)適應(yīng)的任務(wù)是構(gòu)建智能Agent的反饋模式與適應(yīng)機制，使其在多變環(huán)境中保持角色一致性、提升交互自然度和用戶滿意度。角色動態(tài)適應(yīng)設(shè)計更多地依賴與上下文相關(guān)技術(shù)和人類反饋強化學(xué)習技術(shù)的協(xié)同。

1）上下文感知是一種通過分析交互歷史，動態(tài)推斷用戶意圖，實時捕捉與推理情境線索［70-71］，從而即時調(diào)整角色特性的技術(shù)［72］。例如，在多角色互動場景中，智能Agent可根據(jù)對話線索切換角色，確保一致性，避免角色混淆［73］。情境學(xué)習（又稱上下文學(xué)習）作為機器學(xué)習的新范式，允許智能Agent持續(xù)跟蹤和分析用戶輸入、交互歷史及環(huán)境變化，構(gòu)建動態(tài)的上下文知識庫［74］。該知識庫不僅記錄會話狀態(tài)，還能識別用戶行為模式、目標任務(wù)和情境線索，使智能Agent在多輪對話中保持語義一致［71］。例如，在長對話中，智能Agent可基于上下文保證角色屬性的一致性，判斷用戶潛在意圖，并據(jù)此調(diào)整角色行為［68］。

2）人類反饋強化學(xué)習（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）是傳統(tǒng)強化學(xué)習的擴展，將用戶提供的顯式反饋，通過人工標注作為獎勵信號，指導(dǎo)智能Agent進行策略學(xué)習［75］，亦或通過監(jiān)測用戶行為數(shù)據(jù)進行適應(yīng)性學(xué)習，利用隱式反饋機制調(diào)整后續(xù)行為和語言風格［76］。當用戶表現(xiàn)出對某類提示的偏好時，隱式反饋加速了智能Agent的優(yōu)化過程，提升其角色扮演能力。因此，RLHF有助于增強智能Agent的適應(yīng)性，使其精準地符合用戶偏好和期望［77］。例如，RLHF應(yīng)用于教育情境，智能Agent可以分析學(xué)生的學(xué)習進度、理解程度和情感變化，從而動態(tài)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和策略［2，22，78］。相較于單一技術(shù)，上下文相關(guān)技術(shù)和RLHF相互協(xié)同更能有效提升智能Agent的性能［79］，使其更自然地適應(yīng)個人偏好［80］，為用戶帶來更加個性化和沉浸式的互動體驗。

3.4 豐富角色表現(xiàn)

豐富角色表現(xiàn)是設(shè)計豐滿角色形象的重要環(huán)節(jié)，直接影響輸出層的表現(xiàn)和用戶交互體驗。角色表現(xiàn)的豐富性設(shè)計依賴于記憶、定制化設(shè)計、角色協(xié)同以及多語言支持機制的綜合應(yīng)用，目標是提升智能交互深度，優(yōu)化用戶體驗。

1）記憶機制是確保智能Agent信息連貫性的關(guān)鍵，主要由長期記憶與短期記憶構(gòu)成，能夠顯著提升智能Agent角色行為可解釋性［81］。長期記憶通過用戶畫像支持角色一致性［3］，或通過濃縮記憶機制高效檢索關(guān)鍵信息，提升長期記憶能力［82］；短期記憶則通過實時跟蹤會話內(nèi)容以實現(xiàn)即時反應(yīng)［83］。

2）定制化設(shè)計機制允許用戶通過文本描述與多模態(tài)輸入自定義角色屬性（如性格、語言風格）及形象［5］，調(diào)節(jié)智能Agent回應(yīng)的語義深度、內(nèi)容復(fù)雜度，以滿足個性化需求。智能Agent基于定制化偏好或歷史交互數(shù)據(jù)，進行個性化推薦，吸引用戶主動參與［84］。

3）角色協(xié)同機制賦予智能Agent多角色協(xié)作能力，根據(jù)用戶選擇和對話意圖自動切換角色［66］，或在特定場景中通過多個角色的輪流發(fā)言創(chuàng)造豐富的互動體驗［73］。目前多個產(chǎn)品如星野、貓箱、Character.AI均已實現(xiàn)該功能，使智能Agent能夠在群聊、劇本互動等復(fù)雜場景中流暢切換角色，增強互動趣味。

4）多語言支持機制通過語言適配、精準翻譯與文化敏感性優(yōu)化智能Agent跨語言交互能力。語言適配使角色能根據(jù)不同情境切換語言風格（如正式/非正式風格切換）；精準翻譯支持全球用戶跨語言對話，確保角色輸出符合文化背景的表達。例如，跨語言偏好對齊模型能夠有效避免語義映射沖突［85］。在文化敏感性上，需體現(xiàn)文化細節(jié)，避免誤解或失禮。如Liu C等［86］指出，單純以英文作為語料庫訓(xùn)練的大語言模型可能忽略其他語言的文化元素，而這些元素對于細致入微的語言理解至關(guān)重要。

4 角色交互

角色交互可視為一種對話式信息搜索過程，認知、情感與行為是情報學(xué)經(jīng)典模型——信息搜索過程（Information Search Process，ISP）模型的核心要素［87］。

4.1 角色認知建構(gòu)

多模態(tài)信息接觸是形成用戶角色認知的基礎(chǔ)。文本作為視覺信息的核心內(nèi)容，其語言風格、語氣與表達形式初步構(gòu)建了用戶對智能Agent角色性格的認知框架。當語言風格與情境相匹配時，能進一步增強用戶對角色認知的一致性。例如，閑聊對話中，幽默能顯著提升用戶感知的娛樂性和滿意度；語言學(xué)習場景中，幽默則能幫助學(xué)習者認識到復(fù)雜語言和文化的細微差別，提高參與度和學(xué)習效果［35］，但在產(chǎn)品咨詢對話中會適得其反［88］。相比文本，角色頭像、立繪、虛擬化身等圖像更能增強人物特征的表現(xiàn)力［89］，激發(fā)用戶對手勢、聲音及面部表情的聯(lián)想，形成用戶對角色的認知印象［90］。聽覺信息提供了重要的隱性線索，通過隱喻強化情境與角色意圖，更新用戶認知框架。例如，高音調(diào)機器人有助于用戶形成充滿活力、善于社交的角色認知，增強吸引力和類人感［91］；角色空間位置的聲音線索會影響用戶對虛擬場景的感知，提升用戶理解力［92］。

視覺與聽覺的多模態(tài)交互顯著提升了智能Agent的擬人化特征，建構(gòu)用戶對其角色能力的認知，形成了人智交互用戶滿意度及服務(wù)評價［93-94］。社會臨場感理論認為，聊天機器人結(jié)合文本、表情符號、圖片等多模態(tài)輸出，社會臨場感更高［95］，長此以往，用戶會將虛擬角色視為現(xiàn)實伙伴，產(chǎn)生類似人類接觸的體驗［96］。然而，部分研究也警示，擬人化可能會誘發(fā)強烈的“Eliza效應(yīng)”，使易感用戶面臨情緒操縱的風險［97］。

4.2 信息交互反饋

認知建構(gòu)過程中，用戶通過語音、文本等形式與智能Agent進行互動，并主動反饋，推動角色扮演進程。用戶直接的信息反饋，如評價、演示或更正信息，能夠揭示用戶需求，為智能Agent角色設(shè)定和行為模式提供優(yōu)化信號［80］。此過程中，智能Agent角色表現(xiàn)會顯著影響用戶使用意愿。例如，智能Agent主動披露情感會使用戶感受到親近、被尊重，情緒舒緩，增強互動性和吸引力，進而提高其依賴性和持續(xù)使用意愿［25，31］；豐富的互動元素能增強用戶認知與沉浸感，提高用戶留存率［98］；角色翻轉(zhuǎn)現(xiàn)象則會顯著增加用戶的技術(shù)壓力和認知負荷，從而降低其使用意愿［99］。與人類朋友相比，因聊天機器人的非人類特性，用戶自我呈現(xiàn)會更加自由［100］，更愿意與其分享個人隱私信息或更深層次的想法感受（如披露個人信息、情感狀態(tài)等），以尋求情感支持［46］。

4.3 情感投入

人機交互領(lǐng)域“計算機是社會行動者”（Computer are Social Actors，CASA）范式認為，用戶會對表現(xiàn)出人類社會特征的計算機產(chǎn)生社會反應(yīng)，將其視為類人存在［101］。人際關(guān)系三維理論認為，人的情感需要得不到滿足時，會在虛擬世界中彌補需求缺位。所以，受到情感需求的投射［29］或孤獨感的驅(qū)動［34］，用戶易對智能Agent產(chǎn)生情感依戀。信任是所有親密關(guān)系的基礎(chǔ)［46］，主要受認知負荷等因素影響［103］。用戶通過智能Agent的易用性、私密性、穩(wěn)定性、準確性等形成認知判斷，進而影響信任感與使用意愿［59，75，103］。智能Agent表現(xiàn)出的同理心和擬人化情感表達，令用戶感受到理解與關(guān)懷，更易將其視為具有鮮活生命特征的個體，從而引發(fā)更強的情感共鳴［46］，拉近心理距離［104］，提升信任感和歸屬感，提高接受度［25］。智能Agent逐漸從功能性工具轉(zhuǎn)變?yōu)榍楦谢锇?，充當朋友、?dǎo)師甚至是情感伴侶的角色［34］，建立數(shù)字友誼［46］、戀愛關(guān)系［48］等。這種情感投入，不僅能減輕用戶孤獨感，還能緩解其焦慮與壓力，滿足其社交需求、精神需求［104-105］。但用戶對智能Agent的情感投入也存在潛在風險，如導(dǎo)致用戶依戀成癮［34］，引發(fā)心理健康問題［10］，或提高對現(xiàn)實伴侶的期望，影響現(xiàn)實關(guān)系選擇［88］。

5 挑戰(zhàn)與展望

智能Agent的引入推動了角色扮演在人機交互領(lǐng)域的發(fā)展，尤其大語言模型的迭代，進一步提升了角色扮演的人智交互體驗。然而，上述分析結(jié)果顯示，該領(lǐng)域仍存在技術(shù)局限和倫理風險等多個挑戰(zhàn)。

技術(shù)局限表現(xiàn)為以下3個方面：①記憶受限：由于計算成本限制，許多角色扮演應(yīng)用對上下文記憶容量進行了限制［69］。當交互超出計算范圍后，智能Agent便會遺忘先前的對話內(nèi)容，導(dǎo)致角色一致性降低，影響沉浸感，削弱用戶使用熱情。②幻覺現(xiàn)象：智能Agent可能生成看似合理但實際不符合事實的內(nèi)容［75］，這種現(xiàn)象稱為“角色幻覺”［106］。當智能Agent無法準確理解角色背景或行為規(guī)范時，可能會做出不符合角色設(shè)定的反應(yīng)，影響其角色扮演的有效性和可信度［107-108］。③角色翻轉(zhuǎn)：智能Agent可能會在角色扮演過程中意外切換角色［99］，或者在多角色扮演任務(wù)中，因發(fā)言順序混亂導(dǎo)致某一角色搶占其他角色表達［73］。

倫理風險表現(xiàn)為以下3個方面：①社會偏見：角色扮演在提高特定任務(wù)表現(xiàn)的同時，可能會放大潛在的偏見［109］。有害表達偏見（智能Agent生成對話時表達有害內(nèi)容）、有害同意偏見（智能Agent支持用戶提出的不當言論）［110］等類別偏見多源自預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及反饋數(shù)據(jù)的不均衡性［107］，如不加以控制，智能Agent可能輸出涉及刻板印象、政治偏見、種族歧視等內(nèi)容［111］，加劇社會偏見傳播，并對用戶造成潛在傷害［110］。②隱私風險：在角色扮演場景中，隱私泄露是用戶最關(guān)注的問題之一。用戶可能在情感依賴階段會向智能Agent披露個人信息，若不能有效保障數(shù)據(jù)安全，將導(dǎo)致身份盜用或未經(jīng)授權(quán)訪問敏感信息［105］，降低用戶信任感。

因此，在推動智能Agent角色扮演與應(yīng)用場景深度融合的過程中，需從以下幾個方面進行重點關(guān)注：第一，通過Transformer-XL、記憶網(wǎng)絡(luò)和稀疏注意力機制等核心技術(shù)增強智能Agent的記憶容量，確保長語境中的記憶連貫性與一致性。第二，利用因果推理、對抗訓(xùn)練和邊界感知學(xué)習優(yōu)化推理機制，減少“角色幻覺”和“角色翻轉(zhuǎn)”導(dǎo)致的角色偏差。第三，以公平性學(xué)習和倫理對齊為核心，驅(qū)動角色設(shè)計方法，減少數(shù)據(jù)偏見并確保行為符合社會規(guī)范。第四，借助聯(lián)邦學(xué)習、差分隱私和同態(tài)加密建立嚴密的隱私保護機制，提升數(shù)據(jù)處理透明度與安全性。第五，構(gòu)建涵蓋角色行為一致性、事實準確性、倫理合規(guī)性及用戶滿意度的多維度評估體系，通過自動化評估工具系統(tǒng)性地評估智能Agent在復(fù)雜情境中的適應(yīng)性表現(xiàn)。通過以上技術(shù)路徑，結(jié)合場景自適應(yīng)學(xué)習、多模態(tài)融合和強化學(xué)習，可進一步推動智能Agent在多樣化應(yīng)用場景中的深度融合，全面提升其情境適應(yīng)能力與實用性。

6 結(jié) 語

本文基于對89篇智能Agent情境適應(yīng)性角色扮演領(lǐng)域文獻的元綜合分析，通過對角色需求、角色創(chuàng)建、角色交互三大主范疇及其子類別的深度解構(gòu)，系統(tǒng)構(gòu)建了“需求定義邊界（What）→技術(shù)實現(xiàn)構(gòu)想（How）→機制驗證價值（Why）”三位一體的研究框架，揭示了智能Agent角色扮演的核心動因、技術(shù)支撐以及與人機交互機制。研究同時指出當前領(lǐng)域存在的技術(shù)與倫理層的雙重挑戰(zhàn)。作為一項新興交叉領(lǐng)域的前沿探索，本文的理論貢獻體現(xiàn)在3個方面：其一，通過結(jié)合情感計算和用戶行為分析，本文為理解用戶在復(fù)雜交互環(huán)境中的行為提供了可拓展的概念框架。其二，從情報學(xué)視角出發(fā)，本文初步揭示了用戶在與智能Agent交互中的信息處理方式、情感反饋和認知反應(yīng)，為未來的用戶體驗優(yōu)化和Agent設(shè)計提供了理論支持。其三，基于用戶—技術(shù)的雙重視角，本文指出了用戶行為與情境適應(yīng)性角色設(shè)計方面可關(guān)注的方向。隨著多模態(tài)大模型與具身智能技術(shù)的突破，角色扮演類應(yīng)用展現(xiàn)出顯著的應(yīng)用價值與用戶市場。然而，當前相關(guān)研究主要集中于計算機科學(xué)領(lǐng)域，情報學(xué)視角下以“用戶為中心”的人智交互過程未得到足夠關(guān)注?；诖耍磥砜闪⒆阌谇閳髮W(xué)研究范式，探索虛實融合場景中用戶需求識別與預(yù)測、行為模式（如查詢習慣、選擇偏好、交互方式等）、元認知規(guī)律、技術(shù)效能體驗、使用習慣演化規(guī)律以及隱私保護等主題，充分發(fā)揮情報學(xué)科推動智能Agent發(fā)展的關(guān)鍵作用，促進智能Agent從“功能代理”向“價值伙伴”的范式躍遷。

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（責任編輯：楊豐僑）