Teoria umysłu (Theory of Mind, ToM) jest kluczowym elementem w rozwoju agentów LLM, pozwalając im przewidywać zamiary i zachowania innych agentów lub użytkowników. Według niedawnego badania opublikowanego na arXiv, agenci ToM wyposażeni w mechanizmy autorefleksji zmniejszyli aż do 37% błędów planowania w złożonych symulacjach, w tym w środowiskach cyfrowych przypominających casino https://energycasyno.pl/ Dane z mediów społecznościowych wskazują, że 63% użytkowników uważa interakcję z tymi agentami za bardziej naturalną i przewidywalną, co zwiększa zaufanie do systemów multi-agentowych.
Połączenie klasycznych architektur kognitywnych, takich jak SOAR, z modelami generatywnymi pozwala agentom symulować nie tylko zachowania, ale także motywacje i cele innych agentów. Takie podejście zwiększa efektywność koordynacji i redukuje konflikty w złożonych środowiskach multi-agentowych, takich jak zarządzanie zasobami czy planowanie miejskie.
Symulacje pokazują, że agenci ToM mogą przewidywać konflikty i generować optymalne strategie bez bezpośredniej interwencji człowieka. Dane z ponad 120 niezależnych symulacji wskazują, że agenci autorefleksyjni skutecznie dostosowują swoje strategie w czasie rzeczywistym, zmniejszając ryzyko kumulacji błędów. Główne wyzwania obejmują skalowalność i bezpieczeństwo pamięci długoterminowej, zwłaszcza w systemach rozproszonych i dynamicznych.