TheraMind: Ein strategischer und adaptiver Agent für die longitudinale psychologische Beratung

TheraMind: A Strategic and Adaptive Agent for Longitudinal Psychological Counseling

October 29, 2025

papers.authors: He Hu, Yucheng Zhou, Chiyuan Ma, Qianning Wang, Zheng Zhang, Fei Ma, Laizhong Cui, Qi Tian

cs.AI

papers.abstract

Große Sprachmodelle (LLMs) in der psychologischen Beratung haben zunehmend Aufmerksamkeit erregt. Bisherige Ansätze weisen jedoch oft Defizite im emotionalen Verständnis, bei adaptiven Strategien und in der Anwendung therapeutischer Methoden über mehrere Sitzungen mit Langzeitgedächtnis auf, wodurch sie sich stark von der klinischen Praxis unterscheiden. Um diese kritischen Lücken zu schließen, stellen wir TheraMind vor, einen strategischen und adaptiven Agenten für longitudinale psychologische Beratung. Das Kernstück von TheraMind ist eine neuartige Dual-Loop-Architektur, die den komplexen Beratungsprozess in einen Intra-Session-Loop zur taktischen Dialogsteuerung und einen Cross-Session-Loop zur strategischen Therapieplanung entkoppelt. Der Intra-Session-Loop erfasst den emotionalen Zustand des Patienten, um dynamisch Antwortstrategien auszuwählen, und nutzt gleichzeitig sitzungsübergreifende Erinnerungen, um Kontinuität zu gewährleisten. Entscheidend ist, dass der Cross-Session-Loop dem Agenten langfristige Adaptivität verleiht, indem er nach jeder Sitzung die Wirksamkeit der angewandten Therapie evaluiert und die Methode für nachfolgende Interaktionen anpasst. Wir validieren unseren Ansatz in einer hochrealistischen Simulationsumgebung auf Basis realer klinischer Fälle. Umfangreiche Evaluationen zeigen, dass TheraMind andere Methoden übertrifft, insbesondere bei sitzungsübergreifenden Metriken wie Kohärenz, Flexibilität und therapeutischer Abstimmung, was die Wirksamkeit seines Dual-Loop-Designs zur Nachahmung strategischen, adaptiven und longitudinalen therapeutischen Verhaltens bestätigt. Der Code ist öffentlich verfügbar unter https://0mwwm0.github.io/TheraMind/.

English

Large language models (LLMs) in psychological counseling have attracted increasing attention. However, existing approaches often lack emotional understanding, adaptive strategies, and the use of therapeutic methods across multiple sessions with long-term memory, leaving them far from real clinical practice. To address these critical gaps, we introduce TheraMind, a strategic and adaptive agent for longitudinal psychological counseling. The cornerstone of TheraMind is a novel dual-loop architecture that decouples the complex counseling process into an Intra-Session Loop for tactical dialogue management and a Cross-Session Loop for strategic therapeutic planning. The Intra-Session Loop perceives the patient's emotional state to dynamically select response strategies while leveraging cross-session memory to ensure continuity. Crucially, the Cross-Session Loop empowers the agent with long-term adaptability by evaluating the efficacy of the applied therapy after each session and adjusting the method for subsequent interactions. We validate our approach in a high-fidelity simulation environment grounded in real clinical cases. Extensive evaluations show that TheraMind outperforms other methods, especially on multi-session metrics like Coherence, Flexibility, and Therapeutic Attunement, validating the effectiveness of its dual-loop design in emulating strategic, adaptive, and longitudinal therapeutic behavior. The code is publicly available at https://0mwwm0.github.io/TheraMind/.