Resumen: La llegada de los grandes modelos de lenguaje (LLM) ha permitido a los agentes representar humanos virtuales en simulaciones sociales, facilitando diversas interacciones dentro de sistemas sociales complejos. Sin embargo, los agentes existentes basados en LLM exhiben severas limitaciones en la cognición afectiva: no logran simular la racionalidad limitada esencial para unir los servicios del mundo virtual y real; Carecen de mecanismos de integración validados empíricamente que integren las emociones en las arquitecturas de decisión de los agentes. Este artículo construye un marco de cognición emocional que incorpora la generación de deseos y la gestión de objetivos, diseñado para lograr la alineación de las emociones entre los agentes basados en LLM y los humanos, modelando el proceso completo de toma de decisiones de los agentes basados en LLM, que abarca la evolución del estado, la generación de deseos, la optimización de objetivos, la generación de decisiones y la ejecución de acciones. Este estudio implementa el marco propuesto dentro de nuestro entorno patentado de interacción multiagente. Los resultados experimentales demuestran que los agentes regidos por nuestro marco no solo exhiben comportamientos congruentes con sus estados emocionales sino que también, en evaluaciones comparativas con otros tipos de agentes, demuestran una validez ecológica superior y generan resultados de decisión que se aproximan significativamente más a los patrones de comportamiento humano.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 15 de octubre de 2025.
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