Agentic Knowledge Tracing

多智能体LLM架构在游戏中隐蔽评估金融素养

研究人员开发了一种新颖的多智能体LLM架构，称为Agentic BKT pipeline，用于在严肃游戏中隐蔽评估金融素养。该系统处理玩家决策，使用LLM对行动进行分类，然后采用四个专门的智能体来推理风险缓解、投资、消费和信用管理。这些智能体输入到贝叶斯知识追踪模型以估算掌握程度，然后综合成一个总体分数。对K-12参与者的评估表明，该pipeline的掌握程度估算与学习收益和后测分数显著相关，优于单一LLM基线。