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Sleepless Nights, Sugary Days: Creating Synthetic Users with Health Conditions for Realistic Coaching Agent Interactions

Created by
  • Haebom

作者

Taedong Yun, Eric Yang, Mustafa Safdari, Jong Ha Lee, Vaishnavi Vinod Kumar, S. Sara Mahdavi, Jonathan Amar, Derek Peyton, Reut Aharony, Andreas Michaelides, Logan Schneider, Isaac Galatzer-Levy, Yugang Jia, John Canny, Art

概要

本論文は、健康やライフスタイルのコーチングなど、肯定的な行動の変化を導くように設計された対話型エージェントを評価するための合成ユーザー作成のためのエンドツーエンドのフレームワークを提供します。特に睡眠と糖尿病の管理に焦点を当て、現実的な相互作用を確実にするために、健康とライフスタイルの条件に基づいて合成ユーザーが作成されます。まず、基本的な人口統計と行動特性に加えて、実際の健康とライフスタイルの要素に基づいて構造化データを生成し、2番目に生成された構造化データに基づいて合成ユーザーの完全なプロファイルを開発します。 Concordiaなどの生成エージェントベースのモデルを使用するか、言語モデルをプロンプトして、合成ユーザーとコーチングエージェント間の対話をシミュレートします。睡眠と糖尿病のコーチングのための2つの独立して開発されたエージェントをケーススタディとして使用し、コーチングエージェントの合成ユーザーのニーズと課題の理解を分析することによって、このフレームワークの有効性を実証します。最後に、人間の専門家によるユーザーとコーチの相互作用の複数回のブラインド評価は、健康と行動の特性を持つ合成ユーザーがその特性を持つ実際のユーザーをより正確に描写することを示しています。提案されたフレームワークは、広範で現実的で、基盤が強いシミュレーションインタラクションを通じて、対話型エージェントの効率的な開発のための基盤を提供します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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健康とライフスタイルのコーチングエージェントを評価するための効率的で現実的な合成ユーザー作成フレームワークを提供します。
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実ユーザと同様の特性を持つ合成ユーザによるエージェント性能評価の精度向上
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生成エージェントベースのモデルと言語モデルを利用した多様な相互作用シミュレーションの可能性の提示
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対話型エージェント開発プロセスの効率性の向上と開発コストの削減に貢献
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Limitations：
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現在の睡眠と糖尿病の管理に限定されているケーススタディで、他の分野への一般化可能性の検証が必要です。
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合成ユーザーの作成に使用されるデータの品質と量によっては、結果の精度が影響を受ける可能性があります。
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ブラインド評価の規模と参加者の構成によっては、結果の一般化の可能性に制約がある可能性があります。
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合成ユーザーの行動パターンが実際のユーザーの複雑さを完全に反映していない可能性があります。
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