MBTI与大模型。
arxiv.org/abs/2509.04343
该论文介绍了一个名为 “MBTI-in-Thoughts” 的创新框架，通过引入心理学理论来提升 LLM Agent的效能 。其核心思想是，不同的任务需要不同的心智模式，正如不同性格的人擅长不同领域一样 。该框架利用MBTI人格作为基础，通过 prompt engineering为AI 智能体注入特定的性格原型。
结论是：
情感中心任务（如故事生成）：在叙事生成任务中，被赋予“情感型”（Feeling, F）人格的智能体（如INFP）创作的故事在“情绪感染力”、“人情味”和“乐观结局”等指标上得分显著高于“思考型”（Thinking, T）人格的智能体 。
在“囚徒困境”等策略游戏中，“思考型”（T）人格的智能体表现出更强的策略一致性，其“背叛”对手的比率（约90%）远高于“情感型”（F）智能体（约50%），后者则更能适应变化的社交线索 。
在沟通的“诚实度”方面，“内向型”（Introverted, I）和“判断型”（Judging, J）的智能体明显比“外向型”（Extraverted, E）和“知觉型”（Perceiving, P）的智能体更为诚实，其行为与其承诺高度一致 。
“内向型”智能体在游戏中会产生更长、更深入的思考理据，反映了其更强的反思倾向 。
