研究使用贝叶斯心理理论，通过比较具有 ToM 代理和非 ToM 代理的合作玩家的表现，证明 ToM 代理的存在可以显著提高所有类型合作伙伴（包括人类玩家）的合作效率，对于设计更好的合作代理有重要的意义。

Jul, 2020

本研究为了衡量 Theory of Mind（意念）在语言学习中的影响，在现有 ToM 的版本上，建立了能够融合 ToM 的语言学习代理，并通过实验，证实高度融合 ToM listener 组件的训练，可以在图像指称游戏环境中获得更好的性能，这表明在计算语言习得中进一步结合 ToM 以及儿童语言习得研究的潜在效用。

Mar, 2023

通过设计 Theory of Mind （ToM）神经网络，该网络利用元学习从行为观察中建模遇到的智能体，从而学习模拟其他智能体在其世界中的行为，它是发展多智能体 AI 系统、构建机器人与人类交互技术和推进可解释 AI 进步的一个重要步骤。

Feb, 2018

我们提出了一种新的匹配联盟机制，利用不同 ToM 水平的智能体的优势，明确考虑信念一致性和专门能力，在形成联盟时寻找最大程度促进合作行为并确保长期可行性的稳定联盟，从而将 ToM 应用于设计多智能体系统，提供更复杂和类似于人类的协调策略，促进合作并提高整体系统性能。

May, 2024

本文介绍了一种学习他人低层次和高层次心智状态的神经网络模型，并表明把高层次认知附加到低层次状态模型中可以使模型更快、更准确地进行意图预测，并提高学习表现。

Oct, 2022

评估了基于大型语言模型的多智能体协作文本游戏中的理论推理任务，并与多智能体强化学习和基于计划的基准进行比较。研究发现基于大型语言模型的智能体表现出紧密合作行为和高级理论推理能力，但也存在在管理长期视野环境和任务状态幻觉方面的规划优化限制。通过利用显式信念状态表示来减轻这些问题，改善了基于大型语言模型的智能体的任务表现和理论推理准确性。

Oct, 2023

本文研究了多智能体环境中，人类与机器人协作对抗他人时，基于心智化理论的机器人政策对于人机信任的重要性和有效性，并通过采用机器人心智理论模型来缓解机器人采用逆心理策略的问题以保持信任。

Nov, 2023

该研究探讨了几颗子任务的语言协调，通过群体与不同的语言能力代理进行快速交流，提出了使用 ToM 建立代理人之间交流的重要性，实验表明使用 ToM 建立指令可以更好地执行交流任务。

Jul, 2021

该研究采用新颖的神经记忆机制和分层注意力相结合的方法设计了一个理论心智模型，ToMMY，使其能够快速准确地推断他人的意图、信念与将来的行为，进一步实验证明神经记忆机制可在高难度的虚假信念任务中提高心理理解的准确性。

Jan, 2023

研究了人工智能在多个环境中具备与人类相似的心智推理能力，包括判断他人的意图、偏好等，并揭示了当其与克隆体进行互动时的现象和差异。

Mar, 2024