МОДЕЛЮВАННЯ ПОВЕДІНКОВИХ СТРАТЕГІЙ LLM-АГЕНТІВ В ІТЕРАЦІЙНІЙ ГРІ «ДИЛЕМА В’ЯЗНЯ»

Abstract

Досліджено можливість використання локальної великої мовної моделі як механізму прийняття рішень у формалізованому агентному моделюванні. Запропоновано гібридну архітектуру, в якій мовна модель інтерпретує поведінковий профіль, сформульований природною мовою, поточну ситуацію та історію взаємодії, тоді як правила гри, матриця виплат, накопичення балів і ведення логів реалізуються за допомогою детермінованих програмних засобів. Прототип було створено мовою Python із використанням фреймворку LangChain, локального сервера Ollama та моделі Llama 3. Експеримент проведено для двох контрастних агентів – «Раціонального егоїста» та «Наївного альтруїста» – протягом п’яти раундів ітеративної гри «Дилема в’язня». Результати демонструють, що профілювання засобами природної мови дозволяє формувати ефективні стратегії без зміни програмної логіки; водночас індивідуальна перевага егоїстичного агента супроводжується зниженням колективної ефективності. Разом із тим, один короткий експериментальний цикл не дає підстав ототожнювати поведінку агентів, керованих промптами, з поведінкою людини.