本研究探讨了人类个性特征对人工智能代理在文本互动中的影响，提出了PANDA代理模型。研究发现，不同个性类型在决策表现上存在显著差异，尤其开放性高的代理表现更佳，显示个性适应代理在决策中的潜在价值。

本研究提出了一种算法框架，解决了缺乏AI解释时人们有效利用AI辅助决策工具的难题。随机实验结果表明，该方法显著提升了决策者的决策表现。