MASCOT

多个AI角色组队陪你聊天，回应更像真人社交

MASCOT 是一个面向社交陪伴场景的多智能体协作系统，出自 EMNLP 2026 主会论文。它要解决的问题是：现有聊天机器人多以单智能体应答为主，缺乏社会性协作与长期陪伴能力，难以在情感支持、日常闲聊、群体互动中表现出自然的社会角色分工。MASCOT 通过多个具备不同社会角色的智能体协同工作，让它们围绕用户需求进行分工、协商与信息整合，从而生成更贴近真实社交语境的回应。核心能力包括多智能体角色编排、社会协作式对话生成、基于大语言模型的推理与交互，以及面向陪伴场景的对话管理。项目以 Python 实现，提供论文与代码，适合研究多智能体社交交互、情感陪伴对话系统的开发者复现与二次开发。

开源 free 智能体

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GitHub 星标 ★ 612

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队hello-diana

所属国家

官网地址https://hello-diana.github.io/MASCOT

GitHubhttps://github.com/hello-diana/MASCOT

定价模式free

价格说明开源研究项目，定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型ai,chatbot,llm,llm-agents,llms,ml,multi-agent,nlp,social

GitHub 星标★ 612

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-02-03 00:00:00

最近更新2026-09-18 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-16

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使用教程

核心亮点

以多智能体社会协作替代单模型应答，角色分工明确，回应更贴近真实社交语境
有 EMNLP 2026 主会论文支撑，方法可复现、可引用，适合研究与工程结合
聚焦社交陪伴这一细分场景，而非通用问答，定位清晰，便于做垂直优化

不足之处

早期项目，星标约 604，生态与第三方集成尚不成熟
社交陪伴效果依赖角色设定与提示工程，实际体验可能因场景差异波动较大

适用场景

情感陪伴类应用，为用户提供有角色分工的长期聊天伙伴
多智能体社交模拟研究，用于复现论文与消融实验
教育或客服场景中，用多角色协作生成更自然的群体式回应

替代项目

AutoGen、MetaGPT

项目介绍

MASCOT 是一个智能体领域的开源项目，官方简介：EMNLP 2026 Main Conference Paper: MASCOT: Towards Multi-Agent Socio-Collaborative Companion Systems (https://arxiv.org/abs/2601.14230)。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 604 星标。

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