本文综述了人类行为量化模型的两种主要方法：探索与反馈学习模型，以及直接模拟人类推理机制。研究表明，人工智能与人类在小组决策中具有互补技能，展示AI行为特征能提高决策准确性。提出以人为中心的建模方案，强调AI与人类合作的优势，并探讨信任与建议接受对协作结果的影响。

研究发现，人工智能和人类在小组决策方面具有互补技能，通过评估专业知识和风险，达成共识来最大化回报。研究验证了人工智能团队和人类行为预测中的前景理论、影响动态和贝叶斯学习的价值。

研究发现，人工智能和人类在小组决策方面具有互补技能，通过评估团队成员和AI代理人的专业知识，评估风险并达成共识，可以最大化整体回报。研究验证了在不确定情况下的人工智能团队和人类行为预测中的前景理论、影响动态和贝叶斯学习的价值。

研究发现，人工智能和人类在小组决策方面具有互补技能。通过评估团队成员和AI代理人的专业知识，评估风险并达成共识，提出了人工智能-人类团队决策的模型。研究验证了前景理论、影响动态和贝叶斯学习在不确定情况下的人工智能团队和人类行为预测中的价值。

研究发现，人工智能和人类在小组决策方面具有互补技能。通过评估团队成员和AI代理人的专业知识，评估风险并达成共识，提出了人工智能-人类团队决策的模型。研究验证了前景理论、影响动态和贝叶斯学习在不确定情况下的人工智能团队和人类行为预测中的价值。