論文の概要: AutoCBT: An Autonomous Multi-agent Framework for Cognitive Behavioral Therapy in Psychological Counseling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09426v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 09:57:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:10:42.973045
• Title: AutoCBT: An Autonomous Multi-agent Framework for Cognitive Behavioral Therapy in Psychological Counseling
• Title（参考訳）: AutoCBT:心理学的カウンセリングにおける認知行動療法のための自律的マルチエージェントフレームワーク
• Authors: Ancheng Xu, Di Yang, Renhao Li, Jingwei Zhu, Minghuan Tan, Min Yang, Wanxin Qiu, Mingchen Ma, Haihong Wu, Bingyu Li, Feng Sha, Chengming Li, Xiping Hu, Qiang Qu, Derek F. Wong, Ruifeng Xu,
• Abstract要約: 伝統的な個人の心理カウンセリングは主にニッチであり、心理学的な問題を持つ個人によって選択されることが多い。 オンラインの自動カウンセリングは、恥の感情によって助けを求めることをためらう人たちに潜在的な解決策を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.054489290192535
• License:
• Abstract: Traditional in-person psychological counseling remains primarily niche, often chosen by individuals with psychological issues, while online automated counseling offers a potential solution for those hesitant to seek help due to feelings of shame. Cognitive Behavioral Therapy (CBT) is an essential and widely used approach in psychological counseling. The advent of large language models (LLMs) and agent technology enables automatic CBT diagnosis and treatment. However, current LLM-based CBT systems use agents with a fixed structure, limiting their self-optimization capabilities, or providing hollow, unhelpful suggestions due to redundant response patterns. In this work, we utilize Quora-like and YiXinLi single-round consultation models to build a general agent framework that generates high-quality responses for single-turn psychological consultation scenarios. We use a bilingual dataset to evaluate the quality of single-response consultations generated by each framework. Then, we incorporate dynamic routing and supervisory mechanisms inspired by real psychological counseling to construct a CBT-oriented autonomous multi-agent framework, demonstrating its general applicability. Experimental results indicate that AutoCBT can provide higher-quality automated psychological counseling services.
• Abstract（参考訳）: 従来の個人の心理的カウンセリングは主にニッチであり、心理学的な問題を持つ個人によって選択されることが多いが、オンラインの自動カウンセリングは、恥の感情によって助けを求めることをためらう人々に潜在的な解決策を提供する。 認知行動療法(CBT)は、心理学的カウンセリングにおいて不可欠で広く用いられているアプローチである。 大規模言語モデル(LLM)とエージェント技術の出現により、自動CBT診断と治療が可能となった。 しかし、現在のLCMベースのCBTシステムでは、固定された構造を持つエージェントを使用し、自己最適化能力を制限するか、冗長な応答パターンによる空洞で非ヘルペスな提案を提供する。 本研究では,Quora-like および YiXinLi 単ラウンドコンサルテーションモデルを用いて,単ターン心理コンサルテーションシナリオに対する高品質な応答を生成する汎用エージェントフレームワークを構築する。 各フレームワークが生成する単一応答型コンサルティングの品質を評価するために,バイリンガルデータセットを用いた。 そして、実際の心理カウンセリングにインスパイアされた動的ルーティングと監督機構を取り入れて、CBT指向の自律型マルチエージェントフレームワークを構築し、その汎用性を実証する。 実験の結果,AutoCBTは高品質な自動心理カウンセリングサービスを提供できることがわかった。

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