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以往的 Agents 会根据环境制定严格的计划，但事实上这一过程与人类的思维方式并不完全相似。大多数人 不会提前制定计划，然后在日常生活中一丝不苟地精确执行这些计划，原因就在于 Agent 并没有真正反映出人 类的基本需求、真实情感及人际间微妙的距离感。 为了减轻这一缺点的影响，研究者基于 ChatGPT 3.5 提出了仿人类机器人—Humanoid Agents，该模型引入 了基本需求（饱腹感、健康和能量）、情感和关系亲密程度三大概念，来让 Agent 表现得更像人类。利用这些元 素，Agents 就能调整自己的日常活动，以及和其他 Agent 的对话,而且也会像人一样，遵守马斯洛需求理论。 实验表明 Humanoid Agents 对于活动是否增加饱腹感和能量；活动中表达的情感；对话是否拉近了参与者之间 的关系都能够进行很好的预测，但是在分类活动是否满足乐趣、健康和社交等基本需求方面略显吃力。 在陪伴场景下（如虚拟恋人），更了解人类情感的 Agent 可以带给人更优秀的情绪价值，提出更人性化的 建议，更好得满足当代人的情感需要。