論文の概要: Cocoa: Co-Planning and Co-Execution with AI Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10999v2
• Date: Mon, 13 Jan 2025 21:41:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 02:44:43.117213
• Title: Cocoa: Co-Planning and Co-Execution with AI Agents
• Title（参考訳）: Cocoa: AIエージェントによる共同計画と共同実行
• Authors: K. J. Kevin Feng, Kevin Pu, Matt Latzke, Tal August, Pao Siangliulue, Jonathan Bragg, Daniel S. Weld, Amy X. Zhang, Joseph Chee Chang,
• Abstract要約: 対話型設計パターンを実装するシステムであるCocoaについて紹介する。 Cocoaは人間とAIの取り組みを調和させ、柔軟に機関の委任を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.695129948650287
• License:
• Abstract: We present Cocoa, a system that implements a novel interaction design pattern -- interactive plans -- for users to collaborate with an AI agent on complex, multi-step tasks in a document editor. Cocoa harmonizes human and AI efforts and enables flexible delegation of agency through two actions: Co-planning (where users collaboratively compose a plan of action with the agent) and Co-execution (where users collaboratively execute plan steps with the agent). Using scientific research as a sample domain, we motivate the design of Cocoa through a formative study with 9 researchers while also drawing inspiration from the design of computational notebooks. We evaluate Cocoa through a user study with 16 researchers and find that when compared to a strong chat baseline, Cocoa improved agent steerability without sacrificing ease of use. A deeper investigation of the general utility of both systems uncovered insights into usage contexts where interactive plans may be more appropriate than chat, and vice versa. Our work surfaces numerous practical implications and paves new paths for interactive interfaces that foster more effective collaboration between humans and agentic AI systems.
• Abstract（参考訳）: ドキュメントエディタの複雑なマルチステップタスクにおいて,AIエージェントとコラボレーションするための,インタラクティブプランという,新たなインタラクションデザインパターンを実装するシステムであるCocoaを紹介する。 Cocoaは人間とAIの取り組みを調和させ、コプランニング(ユーザがエージェントと共同で行動計画を構成する)とコエグゼクティオン(ユーザがエージェントと共同で計画手順を実行する)という2つのアクションを通じてエージェンシーの柔軟なデリゲートを可能にする。 サンプルドメインとして科学的研究を用いて,9人の研究者による形式的研究を通じてCocoaの設計を動機付け,計算ノートの設計からインスピレーションを得た。 我々は16人の研究者によるユーザスタディを通じてCocoaの評価を行い、強力なチャットベースラインと比較して、Cocoaは使いやすさを犠牲にすることなく、エージェントのステアビリティを改善した。 両方のシステムの汎用性に関するより深い調査は、対話的な計画がチャットよりも適切かもしれない使用状況に関する洞察を明らかにした。 我々の研究は、人間とエージェントAIシステムとのより効果的なコラボレーションを促進するインタラクティブインターフェースのための、多くの実践的な意味を表面化し、新しいパスを舗装する。

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