荣格人格适应框架 (JPAF) — LLM Agent 动态人格建模的结构化方法

为大语言模型赋予结构化、自适应且可演进的人格

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📌 项目概述

JPAF 是一个基于荣格心理学的框架，旨在为大语言模型 (LLM) 赋予结构化、自适应且可演进的人格。通过主辅协调 (Dominant-Auxiliary Coordination)、强化-补偿 (Reinforcement-Compensation) 和反思机制 (Reflection Mechanism) 三大核心机制，该框架使 LLM 在保持人格一致性的同时，能够动态适应多样的交互场景，并支持人格的长期演进。

该框架已在 GPT、Llama 和 Qwen 等多种主流 LLM 上得到验证，在 MBTI 人格对齐、类型激活和人格演进方面表现优异。它为人工智能交互 (HCI)、个性化助手、社会仿真及相关应用提供了一种可解释且可控的人格建模方法。

🎉 最新动态

• 2026年1月16日：🎉 我们的论文 Structured Personality Control and Adaptation for LLM Agents 已上传至 arXiv。

✨ 核心特性

🎭 基于心理学建模：基于荣格的八种心理类型，通过加权类型差异化实现细粒度的人格表达。

🔄 三重自适应机制：

• 主辅协调：维持核心人格的一致性。
• 强化-补偿：实现短期的情境适应。
• 反思机制：驱动长期的人格演进。

📊 结构化评估：支持 MBTI 问卷评估及特定类型的场景测试。

🧩 跨模型兼容性：已在多个模型系列（GPT-4、Llama、Qwen 等）上完成验证。

📈 实验亮点

✅ 100% MBTI 对齐准确率（在所有测试模型中）

✅ 类型激活准确率：GPT/Qwen > 90%，Llama 65–95%

✅ 人格演进准确率：GPT/Qwen 100%，Llama 92%

📊 支持所有 16 种 MBTI 人格类型的动态模拟与演进

🚀 应用场景

• 🎮 游戏智能 NPC
• 🤖 个性化 AI 助手（教育、医疗、娱乐）
• 👥 社会仿真与角色扮演 Agent
• 🔬 多 Agent 系统中的差异化人格设计
• 🧪 人机交互研究中的人格一致性测试

目录

• 安装
• 自定义 LLM API
• 人格验证实验
• 人格演变实验

🚀 快速上手

📋 前置条件

• 操作系统: macOS / Linux / Windows
• Python: 3.10+
• 包管理器: conda

安装

1. 克隆代码库

git clone -b main https://github.com/agent-topia/evolving_personality.git
cd evolving_personality

2. 创建环境

conda create -n jpaf python=3.10
conda activate jpaf

3. 安装依赖

pip install -r requirement.txt

4. 配置环境变量

复制示例配置文件并填入你的 API 凭证：

# 复制示例文件
cp para.env.example Personality_test/para.env
cp para.env.example Personality_changes/para.env

# 编辑 para.env 文件并填入你的 API Key

para.env 文件应包含：

# 选择使用的 LLM: "OPENAI", "QWEN", 或 "LLAMA"
LLM_MODEL="QWEN"

# OpenAI 配置
OPENAI_API_KEY="your_openai_api_key_here"
OPENAI_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"
OPENAI_MODEL="gpt-4"

# Qwen 配置
QWEN_API_KEY="your_qwen_api_key_here"
QWEN_BASE_URL="your_qwen_base_url_here"
QWEN_MODEL="qwen3-235b-a22b-instruct-2507"

# Llama 配置
LLAMA_API_KEY="your_llama_api_key_here"
LLAMA_BASE_URL="your_llama_base_url_here"
LLAMA_MODEL="meta-llama/llama-4-maverick"

注意：para.env 文件包含敏感的 API Key，未包含在代码仓库中。请务必根据 para.env.example 模板创建它。

自定义 LLM API

请按照上述说明，在 para.env 中填写 QWEN、LLAMA 和 OPENAI 的 api_key、base_url 以及模型名称。

人格验证实验

如果你想在 Personality_test 文件夹中运行人格验证实验：

首先，你需要运行 judge 方法来获取不同模型的评估结果。

python personality_test.py \
    --method=judge \
    --mbti_num=1 \
    --model=QWEN \
    --nums=1 \

输出结果如下所示：

    "Question": {
        "no": 1,
        "question": "At a party do you: ",
        "answerOptions": [
            {
                "type": "A",
                "answer": "Interact with many, including strangers",
                "score": "E"
            },
            {
                "type"