في عالم الذكاء الاصطناعي، تزداد أهمية استخدام الوكلاء المعتمدين على نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) لمحاكاة التفاعلات المتعمقة مثل التفاوض وحل النزاعات وتبادل الآراء المتعدد الأدوار. ومع ذلك، فإن النصوص الناتجة غالباً ما تخفق في إظهار الأسباب وراء تغيير موقف الوكيل. قد تعكس هذه التغييرات استيعاب الأدلة أو الانجراف في الأدوار أو تكرار الآراء أو تغيير السياقات.

لذلك، تم تقديم محرك الاعتقاد (Belief Engine) كطبقة قابلة للتدقيق تعالج "الاعتقاد" كحالة دليلية تتعلق بمقولة ما، وتعرضها كقيمة عددية تشير إلى الموقف. يقوم محرك الاعتقاد باستخراج الحجج إلى ذاكرة منظمة وتحديث الموقف باستخدام قاعدة سجلات تعتمد على استيعاب الأدلة.

تظهر التجارب التي أجريت على مجموعة بيانات DEBATE، المعنية بالتداول البشري، أن محرك الاعتقاد يعيد بناء المواقف النهائية للمشاركين بفعالية، حيث يستند تغيير الموقف إلى البراهين المستخرجة. بينما تشير الحالات المستقرة والمتعارضة مع الأدلة إلى عوامل مثل الانجراف أو التأثيرات الخارجية.

بهذه الطريقة، يتيح محرك الاعتقاد بنية قابلة للتكوين لدراسة عمليات التداول المستندة إلى الأدلة، حيث يمكن ربط الانفتاح والالتزام والتقارب والاختلاف بافتراضات تحديث واضحة بدلاً من التأثيرات المخفية.