Auditing LLM Agents in Werewolf Games

Studie zeigt bessere Ergebnisse für "gute" Spieler mit aktiven Glaubensmodellen.

Das Paper untersucht die Bewertung von LLM-Agenten in einem 9-Spieler-Werwolf-Szenario unter strenger Informationsisolation. Es präsentiert ein auditierbares Framework, das den externen Glaubenszustand über versteckte Rollen aufzeichnet und Aktionen mit Glaubensabweichungen als strukturierte Beweise speichert. Die Studie zeigt, dass die aktive-Belief-Option zu besseren Ergebnissen für die „guten“ Spieler führt, ohne jedoch den zugrunde liegenden Mechanismus vollständig aufzuklären. Dieses Framework ermöglicht es, komplexe Agentenverhaltensmuster transparenter und kontrollierbarer zu machen.

Einordnung

Score 7
Relevanz Das Paper passt in den Kontext von Digitalität und Gesellschaft, indem es die Wechselwirkung zwischen technischer Struktur (Agentenverhalten) und sozialer Dynamik (Glaubensmodelle) untersucht. Es berührt Themen wie algorithmische Kontrolle und menschliche Autonomie im Rahmen des Schichten-Modells.

Quelle

Art Scientific Paper
Autor Yuan Gao, Jiangyi Yang, Yao Zhao, Yichi Zhang
Veröffentlicht am Juli 12, 2026
Original-Link Original-Link

Details

Stichwort Auditing Belief-Conditioned LLM Agents in Hidden-Information Social Deduction Games
LLM Type qwen2.5:32b-instruct-q5_K_M
Edition Daily News
Markierung Bot
Archiviert am Juli 14, 2026
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