LLM赋能的多智能体系统情感计算

1. 背景介绍

1.1 情感计算的兴起与挑战

情感计算作为一个跨学科领域，旨在使计算机系统能够识别、理解、处理和模拟人类情感。近年来，随着人工智能技术的快速发展，情感计算已成为研究热点，并在人机交互、教育、医疗、娱乐等领域展现出广阔的应用前景。然而，传统的情感计算方法往往依赖于人工标注的数据集和规则，难以处理复杂的情感表达和多模态的情感信息，限制了其应用范围和效果。

1.2 多智能体系统与情感交互

多智能体系统由多个自主的智能体组成，它们之间通过协作和竞争来完成复杂的任务。在多智能体系统中，情感交互扮演着重要的角色，可以影响智能体的决策、行为和协作效率。例如，智能体可以通过情感表达来传递信息、建立信任、协调行动等。然而，现有的多智能体系统往往缺乏对情感的感知和理解能力，限制了其在实际应用中的表现。

1.3 大语言模型（LLM）的突破

近年来，大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著的进展。LLM能够学习和理解人类语言的复杂模式，并生成高质量的文本内容。其强大的语言理解和生成能力为情感计算提供了新的机遇，可以有效地解决传统方法的局限性。

2. 核心概念与联系

2.1 情感计算的关键要素

• 情感识别: 从文本、语音、图像等多模态数据中识别情感状态，如快乐、悲伤、愤怒等。
• 情感理解: 理解情感产