基於多代理人大型語言模型的協作式個人化探索介面設計與使用者研究

核心概念

本文介紹了一個名為 CARE 的協作式個人化探索系統，該系統透過結合多代理人大型語言模型框架和結構化使用者介面，旨在增強探索性任務中的個人化體驗。

摘要

CARE：協作式個人化探索助理

本研究論文介紹了 CARE（協作式個人化探索助理），這是一個旨在協助使用者完成探索性任務的系統，特別是在使用者因知識不足而提出模糊或不明確查詢的情況下。CARE 整合了多代理人大型語言模型框架和結構化使用者介面，以增強個人化體驗。

CARE 的使用者介面由三個主要面板組成：聊天面板、解決方案面板和需求面板。

**聊天面板：**使用者在此輸入初始查詢，並透過與聊天機器人的反覆對話來 уточнити свої запити。
**解決方案面板：**系統根據使用者的需求產生或更新解決方案，並以易讀的 Markdown 格式呈現，包含表格、表情符號等豐富文字功能。
**需求面板：**顯示收集到的使用者需求，並標記需要澄清的項目。此面板將解決方案的特定部分與特定使用者需求連結起來，確保可追溯性和透明度。
CARE 的後端採用 LLM 驅動的多代理人協作框架，包含五個專門的 LLM 代理人：查詢代理人、里程碑代理人、需求發現代理人、排名代理人和解決方案制定代理人。這些代理人協作管理從使用者需求識別到解決方案生成的整個過程。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Navigating the Unknown: A Chat-Based Collaborative Interface for Personalized Exploratory Tasks

by Yingzhe Peng... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.24032.pdf

深入探究

在探索更複雜的任務（例如研究論文寫作或軟體開發）時，CARE 系統的效用如何？

CARE 系統在處理更複雜的探索性任務，如研究論文寫作或軟體開發時，展現出相當大的潛力，但同時也面臨一些挑戰。
CARE 系統的優勢：

需求探索： CARE 系統擅長引導使用者思考隱性需求，這在複雜任務中尤其重要，因為使用者初期可能難以明確所有需求。例如，在論文寫作中，CARE 可以詢問研究方向、文獻回顧重點、目標期刊等，協助使用者逐步完善研究計畫。
任務拆解： CARE 的里程碑導向設計有助於將複雜任務分解成更小、更易於管理的步驟。這對於論文寫作和軟體開發非常有幫助，因為這兩者通常都需要逐步完成多個階段。
資訊組織： CARE 透過「需求面板」和「解決方案面板」有效地組織資訊，這對於需要處理大量資訊的複雜任務至關重要。例如，在軟體開發中，CARE 可以用於追蹤功能需求、設計決策和程式碼片段。
CARE 系統面臨的挑戰：

領域知識： CARE 系統需要更豐富的領域知識才能有效地支援複雜任務。例如，論文寫作需要了解學術規範和研究方法，而軟體開發則需要程式設計和軟體工程方面的知識。
工具整合： 為了更好地支援複雜任務，CARE 系統需要與其他工具整合，例如文獻管理軟體、程式碼編輯器和版本控制系統。
協作支援： 研究論文寫作和軟體開發通常是協作性的任務，CARE 系統需要提供更好的協作功能，例如多人編輯和版本控制。
總之，CARE 系統為支援複雜探索性任務提供了一個有前景的框架，但需要進一步發展領域知識、工具整合和協作支援，才能充分發揮其潛力。

如果將 CARE 系統與其他個人化技術（例如推薦系統或使用者建模）相結合，會產生什麼影響？

將 CARE 系統與其他個人化技術（如推薦系統或使用者建模）結合，將產生顯著的協同效應，大幅提升使用者體驗和系統效能。

更精準的需求探索： 結合使用者模型，CARE 系統可以根據使用者的背景、興趣和目標，提出更精準的探索性問題，更有效地挖掘隱性和潛在需求。例如，系統可以根據使用者過去的研究主題或編寫的程式碼，預測其在論文寫作或軟體開發中的需求。
個人化推薦： 推薦系統可以根據使用者的需求和偏好，推薦相關資源和解決方案。例如，在論文寫作中，系統可以推薦相關文獻、寫作範例或合適的期刊；在軟體開發中，系統可以推薦程式碼庫、工具或學習資源。
主動式協助： 透過分析使用者的行為和互動，系統可以預測使用者的下一步行動，並主動提供相關資訊或建議。例如，當使用者在「需求面板」中添加「使用者介面設計」的需求時，系統可以主動推薦相關的設計模式或 UI 元件庫。
總之，將 CARE 系統與其他個人化技術結合，將使其更加「以使用者為中心」，提供更精準、個人化和主動式的協助，進一步提升使用者在探索性任務中的效率和滿意度。

CARE 系統的設計原則如何應用於其他基於對話的介面，例如虛擬助理或線上客服聊天機器人？

CARE 系統的設計原則，包含需求探索、任務拆解、資訊組織和個人化互動，可以有效地應用於其他基於對話的介面，例如虛擬助理或線上客服聊天機器人，提升使用者體驗。

虛擬助理：

透過主動詢問使用者的需求和目標，虛擬助理可以提供更個人化的服務，例如行程安排、餐廳推薦或資訊查詢。
將複雜任務拆解成多個步驟，並在過程中提供清晰的指引，例如線上購物或訂票流程。

線上客服聊天機器人：

引導使用者清晰地描述問題，並透過多輪對話收集必要資訊，例如帳戶問題或技術支援。
根據使用者問題的緊急程度和複雜程度，自動轉接至人工客服或提供自助服務選項。
建立使用者問題歷史記錄，方便追蹤問題處理進度和提供個人化服務。
應用 CARE 設計原則的關鍵：

了解使用者需求： 設計任何對話介面之前，必須深入了解目標使用者的需求、行為和痛點。
設計自然流暢的對話流程： 使用簡潔易懂的語言，避免使用專業術語或過於複雜的句子結構。
提供清晰的資訊架構： 將資訊組織成易於理解和瀏覽的結構，例如使用列表、表格或圖表。
持續優化和迭代： 根據使用者回饋和數據分析，不斷優化對話流程和資訊呈現方式。
總之，CARE 系統的設計原則提供了一個 valuable framework，可以應用於各種基於對話的介面，創造更人性化、高效和個人化的使用者體驗。