人工智能在玩国际象棋和围棋等竞争性游戏方面已经取得了成功，这些游戏可以只使用自我游戏训练来学习。然而，像外交这样需要自然语言谈判、合作和多个玩家之间竞争的游戏一直具有挑战性。
FAIR开发的新代理不仅能够模仿自然语言，更重要的是，它还能分析游戏中人类伙伴的一些目标、信念和意图。研究人员说，它利用这些信息找出一个考虑到一致的和竞争的利益的行动计划，并以自然语言交流该计划。
在一个在线外交联盟的40场快速游戏中，CICERO与人类进行了匿名比赛，它的得分是人类玩家平均得分的两倍以上，并且在参加过多场游戏的参与者中名列前10%。CICERO作为人类玩家与82名独特的玩家"过招"，关键在于，研究人员没有看到任何游戏中的信息表明人类玩家认为他们是在与一个人工智能代理游戏。
