LinguaGame: A Linguistically Grounded Game-Theoretic Paradigm for Multi-Agent Dialogue Generation

📄 arXiv: 2601.04516v1 📥 PDF

作者: Yuxiao Ye, Yiming Zhang, Yiran Ma, Huiyuan Xie, Huining Zhu, Zhiyuan Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

LinguaGame：一种基于语言学和博弈论的多智能体对话生成范式

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体系统 对话生成 博弈论 语言学推理 沟通效率

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的多智能体系统研究侧重于架构设计，忽略了智能体间有效沟通的本质。
  2. LinguaGame将对话建模为信号博弈，通过语言学推理帮助智能体理解彼此的意图和策略。
  3. 在模拟法庭和辩论场景中，人类专家评估表明LinguaGame显著提升了智能体间的沟通效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)使得多智能体系统(MASs)成为可能，在这些系统中，智能体通过自然语言进行交互，以解决复杂的任务或模拟多方对话。目前基于LLM的MASs的研究主要集中在架构设计上，例如角色分配和工作流程编排。与此不同，本文关注交互过程本身，旨在通过帮助智能体更有效地通过语言传达其意图来提高其沟通效率。为此，我们提出了LinguaGame，一种基于语言学和博弈论的多智能体对话生成范式。我们的方法将对话建模为关于沟通意图和策略的信号博弈，并使用一种无需训练的均衡近似算法来解决推理时的决策调整。与以往博弈论MASs不同，我们的框架依赖于语言学上的推理，并具有最小的任务特定耦合性。具体来说，它将对话视为有意的和战略性的沟通，要求智能体推断其他人想要实现什么（意图）以及他们如何追求这些目标（策略）。我们在模拟的法庭诉讼和辩论中评估了我们的框架，人类专家的评估显示沟通效率显著提高。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于LLM的多智能体对话系统，主要关注架构设计，例如角色分配和工作流程编排，缺乏对智能体间沟通效率的优化。智能体难以有效传达其意图，导致沟通效率低下，影响整体任务完成质量。

核心思路：将多智能体对话过程建模为一个信号博弈，其中智能体通过语言传递其意图和策略。通过博弈论的均衡分析，使智能体能够推断其他智能体的目标和行为方式，从而更有效地进行沟通。这种方法强调对话的意图性和策略性，提升沟通效率。

技术框架：LinguaGame框架包含以下主要模块：1) 意图识别：智能体识别自身及其他智能体的潜在意图。2) 策略选择：智能体根据自身意图和对其他智能体意图的推断，选择合适的沟通策略。3) 信号传递：智能体通过自然语言传递信号，表达其意图和策略。4) 均衡近似：使用无需训练的均衡近似算法，调整智能体的决策，使其达到博弈均衡。整个过程循环迭代，直至对话结束。

关键创新：LinguaGame的关键创新在于其将语言学知识融入博弈论框架，用于多智能体对话生成。与以往博弈论MASs不同，该框架依赖于语言学上的推理，并具有最小的任务特定耦合性，更通用。它强调对话的意图性和策略性，通过推断其他智能体的意图和策略来优化沟通。

关键设计：LinguaGame使用了一种无需训练的均衡近似算法，用于在推理时调整智能体的决策。具体来说，该算法通过迭代计算每个智能体的最佳响应策略，使其达到博弈均衡。此外，框架还利用了语言学知识，例如语义角色标注和情感分析，来帮助智能体识别意图和选择策略。具体参数设置和网络结构在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

LinguaGame在模拟法庭诉讼和辩论场景中进行了评估，结果表明，与基线方法相比，LinguaGame显著提高了智能体间的沟通效率。人类专家评估显示，使用LinguaGame的智能体能够更清晰地表达其意图，更容易被其他智能体理解，从而提高了整体对话质量。具体性能提升数据未在摘要中给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

LinguaGame可应用于各种需要多智能体协作和沟通的场景，例如：智能客服、谈判协商、团队协作、教育培训等。通过提升智能体间的沟通效率，可以提高任务完成质量，降低沟通成本，并改善用户体验。未来，该研究有望推动人机协作和智能体协作的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have enabled Multi-Agent Systems (MASs) where agents interact through natural language to solve complex tasks or simulate multi-party dialogues. Recent work on LLM-based MASs has mainly focused on architecture design, such as role assignment and workflow orchestration. In contrast, this paper targets the interaction process itself, aiming to improve agents' communication efficiency by helping them convey their intended meaning more effectively through language. To this end, we propose LinguaGame, a linguistically-grounded game-theoretic paradigm for multi-agent dialogue generation. Our approach models dialogue as a signalling game over communicative intents and strategies, solved with a training-free equilibrium approximation algorithm for inference-time decision adjustment. Unlike prior game-theoretic MASs, whose game designs are often tightly coupled with task-specific objectives, our framework relies on linguistically informed reasoning with minimal task-specific coupling. Specifically, it treats dialogue as intentional and strategic communication, requiring agents to infer what others aim to achieve (intents) and how they pursue those goals (strategies). We evaluate our framework in simulated courtroom proceedings and debates, with human expert assessments showing significant gains in communication efficiency.