RECALLbot：面向人机关系的代理式记忆与互惠披露机制设计

社交AI；人机关系；自我披露

项目简介

社交智能体在提供情感陪伴与心理支持方面的潜力正受到广泛研究。建立这种关系的基石在于塑造可信的社会主体性以及实现深度的互惠互动。在这一过程中，记忆扮演着双重角色：它通过赋予智能体持久的记忆能力来强化其社会身份，并通过记忆的相互披露支撑起双向的互动。 本研究提出了 RECALLbot，一款由大语言模型驱动的社交对话智能体。其核心创新在于构建了代理式记忆，包括拟人化的自我记忆和与用户共同构建的共同记忆，并能结合用户偏好自适应地应用互惠披露策略。通过为期两周的组间对比实验（N=40）证实：相较于缺乏这些机制的基准系统，RECALLbot 显著增强了用户对智能体社会身份的感知，激发了更频繁、更深层的自我披露，并建立了更深厚的信任。