論文の概要: ChoiceMates: Supporting Unfamiliar Online Decision-Making with
Multi-Agent Conversational Interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01331v2
- Date: Tue, 14 Nov 2023 06:02:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-15 18:12:59.033439
- Title: ChoiceMates: Supporting Unfamiliar Online Decision-Making with
Multi-Agent Conversational Interactions
- Title（参考訳）: choicemates:マルチエージェント対話による不慣れなオンライン意思決定のサポート
- Authors: Jeongeon Park, Bryan Min, Xiaojuan Ma, Juho Kim
- Abstract要約: 提案するChoiceMatesは,LLMエージェントの動的セットとの対話を可能にするシステムである。
エージェントは、意見のあるペルソナとして、柔軟に会話に参加し、応答を提供するだけでなく、各エージェントの好みを引き出すために互いに会話する。
ChoiceMatesを従来のWeb検索とシングルエージェントと比較した結果,ChoiceMatesはより信頼性の高いWebと比較して,発見,潜水,情報管理に有用であることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.71970923420007
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unfamiliar decisions -- decisions where people lack adequate domain knowledge
or expertise -- specifically increase the complexity and uncertainty of the
process of searching for, understanding, and making decisions with online
information. Through our formative study (n=14), we observed users' challenges
in accessing diverse perspectives, identifying relevant information, and
deciding the right moment to make the final decision. We present ChoiceMates, a
system that enables conversations with a dynamic set of LLM-powered agents for
a holistic domain understanding and efficient discovery and management of
information to make decisions. Agents, as opinionated personas, flexibly join
the conversation, not only providing responses but also conversing among
themselves to elicit each agent's preferences. Our between-subjects study
(n=36) comparing ChoiceMates to conventional web search and single-agent showed
that ChoiceMates was more helpful in discovering, diving deeper, and managing
information compared to Web with higher confidence. We also describe how
participants utilized multi-agent conversations in their decision-making
process.
- Abstract（参考訳）: 人々が適切なドメイン知識や専門知識を欠いた決定は、特にオンライン情報で検索し、理解し、決定するプロセスの複雑さと不確実性を高めます。
形成的調査(n=14)を通じて,多様な視点にアクセスし,関連情報を特定し,最終決定を行うための適切なタイミングを決定する上でのユーザの課題を観察した。
提案するChoiceMatesは,汎用的なドメイン理解と情報発見・管理を行うための,LLMエージェントの動的セットとの対話を可能にするシステムである。
エージェントは、意見のあるペルソナとして、柔軟に会話に参加し、応答を提供するだけでなく、各エージェントの好みを引き出すために会話する。
ChoiceMatesを従来のWeb検索やシングルエージェントと比較した結果,ChoiceMatesはより信頼性の高いWebと比較して,より深い情報発見,潜入,情報管理に有用であることが判明した。
また,マルチエージェント会話を意思決定プロセスでどのように活用するかについても述べる。
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