論文の概要: ChoiceMates: Supporting Unfamiliar Online Decision-Making with Multi-Agent Conversational Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01331v3
• Date: Wed, 22 Jan 2025 06:13:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:28:53.152318
• Title: ChoiceMates: Supporting Unfamiliar Online Decision-Making with Multi-Agent Conversational Interactions
• Title（参考訳）: ChoiceMates:多言語対話による不慣れなオンライン意思決定を支援する
• Authors: Jeongeon Park, Bryan Min, Kihoon Son, Jean Y. Song, Xiaojuan Ma, Juho Kim,
• Abstract要約: これらのニーズに対応するために設計された対話型マルチエージェントシステムであるChoiceMatesを提案する。 エージェントによるタスクを自動化する既存のマルチエージェントシステムとは異なり、ユーザはエージェントを編成して意思決定プロセスを支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.07022684941739
• License:
• Abstract: From deciding on a PhD program to buying a new camera, unfamiliar decisions--decisions without domain knowledge--are frequent and significant. The complexity and uncertainty of such decisions demand unique approaches to information seeking, understanding, and decision-making. Our formative study highlights that users want to start by discovering broad and relevant domain information evenly and simultaneously, quickly address emerging inquiries, and gain personalized standards to assess information found. We present ChoiceMates, an interactive multi-agent system designed to address these needs by enabling users to engage with a dynamic set of LLM agents each presenting a unique experience in the domain. Unlike existing multi-agent systems that automate tasks with agents, the user orchestrates agents to assist their decision-making process. Our user evaluation (n=12) shows that ChoiceMates enables a more confident, satisfactory decision-making with better situation understanding than web search, and higher decision quality and confidence than a commercial multi-agent framework. This work provides insights into designing a more controllable and collaborative multi-agent system.
• Abstract（参考訳）: PhDプログラムの決定から新しいカメラの購入に至るまで、ドメインの知識のない決定は、頻繁に重要かつ重要なものです。 このような決定の複雑さと不確実性は、情報探索、理解、意思決定に対するユニークなアプローチを要求する。 我々のフォーマティブな研究は、ユーザーが広範かつ関連するドメイン情報を均一に同時に発見し、新しい問い合わせに迅速に対応し、発見された情報を評価するためのパーソナライズされた標準を取得することから始めることを強調している。 そこで我々はChoiceMatesという対話型マルチエージェントシステムについて紹介する。 エージェントによるタスクを自動化する既存のマルチエージェントシステムとは異なり、ユーザはエージェントを編成して意思決定プロセスを支援する。 ユーザ評価 (n=12) により、ChoiceMatesは、Web検索よりも、より信頼性が高く、良好な意思決定を可能にし、また、商用マルチエージェントフレームワークよりも、高い意思決定品質と信頼性を実現している。 この作業は、より制御可能で協調的なマルチエージェントシステムの設計に関する洞察を提供する。

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