Latent Profiling框架测试LLM智能体行为一致性

2026年10月15日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 James Mooney 等作者的研究，提出 Latent Profiling 框架，用于检验 LLM 智能体的行为一致性：即智能体的对话行为是否如其短问卷所揭示的潜在画像所预测的那样自洽。该框架借鉴行为科学，将短问卷测得的潜在画像与对话行为进行对照。研究对九个开源模型测试了偏好、开放性与一致性方面的六项假设，结果显示智能体虽能复现表层趋势，却系统性地未通过深层检验，即便个体回答看似接近人类。截至该报道，事件进展限于框架提出与上述测试结果，未涉及其他后续验证或应用。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。