ТераУм: Стратегический и адаптивный агент для долгосрочного психологического консультирования

TheraMind: A Strategic and Adaptive Agent for Longitudinal Psychological Counseling

October 29, 2025

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

cs.AI

Аннотация

Крупные языковые модели (LLM) в психологическом консультировании привлекают все больше внимания. Однако существующие подходы часто лишены эмоционального понимания, адаптивных стратегий и применения терапевтических методов в рамках нескольких сессий с долговременной памятью, что делает их далекими от реальной клинической практики. Для устранения этих критических пробелов мы представляем TheraMind — стратегического и адаптивного агента для долгосрочного психологического консультирования. Краеугольным камнем TheraMind является новая двухконтурная архитектура, которая разделяет сложный консультационный процесс на Внутрисессионный контур для тактического управления диалогом и Межсессионный контур для стратегического терапевтического планирования. Внутрисессионный контур воспринимает эмоциональное состояние пациента для динамического выбора стратегий ответа, одновременно используя межсессионную память для обеспечения преемственности. Что особенно важно, Межсессионный контур наделяет агента долгосрочной адаптивностью за счет оценки эффективности примененной терапии после каждой сессии и корректировки метода для последующих взаимодействий. Мы проверяем наш подход в высокоточном симуляционном окружении, основанном на реальных клинических случаях. Обширные оценки показывают, что TheraMind превосходит другие методы, особенно по многосессионным метрикам, таким как Согласованность, Гибкость и Терапевтическая настройка, подтверждая эффективность его двухконтурного дизайна в имитации стратегического, адаптивного и долгосрочного терапевтического поведения. Код общедоступен по адресу 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/.