論文の概要: Optimizing SIA Development: A Case Study in User-Centered Design for Estuary, a Multimodal Socially Interactive Agent Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14427v1
• Date: Sun, 20 Apr 2025 00:02:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 00:40:43.502549
• Title: Optimizing SIA Development: A Case Study in User-Centered Design for Estuary, a Multimodal Socially Interactive Agent Framework
• Title（参考訳）: SIA開発を最適化する:マルチモーダルな対話型エージェントフレームワークEstuaryのユーザ中心設計のケーススタディ
• Authors: Spencer Lin, Miru Jun, Basem Rizk, Karen Shieh, Scott Fisher, Sharon Mozgai,
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャル・インテリジェント・エージェント(SIA)開発フレームワークのユーザ中心設計モデルについて述べる。 我々は、ラピッドアセスメント・プロセス(RAP)を利用して、SIAの分野における主要な研究者の考えを収集する。 我々の研究の成果は、エスチュアリーの継続的な開発を支援するだけでなく、SIAのための他の将来のフレームワークや技術の開発を導くことを願っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49478969093606673
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This case study presents our user-centered design model for Socially Intelligent Agent (SIA) development frameworks through our experience developing Estuary, an open source multimodal framework for building low-latency real-time socially interactive agents. We leverage the Rapid Assessment Process (RAP) to collect the thoughts of leading researchers in the field of SIAs regarding the current state of the art for SIA development as well as their evaluation of how well Estuary may potentially address current research gaps. We achieve this through a series of end-user interviews conducted by a fellow researcher in the community. We hope that the findings of our work will not only assist the continued development of Estuary but also guide the development of other future frameworks and technologies for SIAs.
• Abstract（参考訳）: このケーススタディでは、低レイテンシリアルタイムなソーシャルインタラクティブエージェントを構築するためのオープンソースのマルチモーダルフレームワークであるEstuaryの開発経験を通じて、ユーザ中心のSIA(Socially Intelligent Agent)開発フレームワークの設計モデルを提示する。 我々は、ラピッドアセスメント・プロセス(RAP)を利用して、SIAの分野における先進的な研究者の、現在のSIA開発の現状と、Estuaryが現在の研究ギャップにどの程度うまく対処できるかを評価する。 我々は,コミュニティの同僚研究者による一連のエンドユーザーインタビューを通じてこれを達成した。 我々の研究の成果は、エスチュアリーの継続的な開発を支援するだけでなく、SIAのための他の将来のフレームワークや技術の開発を導くことを願っている。

関連論文リスト

• Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges [88.3032929492409]
  大きな言語モデル(LLM)エージェントは、目標駆動の振る舞いと動的適応能力を持ち、人工知能への重要な経路を示す可能性がある。 本調査は, LLMエージェントシステムを方法論中心の分類法により体系的に分解する。 私たちの作業は、エージェントの構築方法、コラボレーション方法、時間の経過とともにどのように進化するか、という、統一されたアーキテクチャの視点を提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T12:50:17Z)
• Human-AI Experience in Integrated Development Environments: A Systematic Literature Review [2.1749194587826026]
  In-IDE HAXはAI支援コーディング環境におけるヒューマン・コンピュータインタラクションの進化するダイナミクスを探求する。 この結果から,AIによるコーディングによって開発者の生産性が向上するだけでなく,検証オーバーヘッドや自動化バイアス,信頼性の過大化といった課題も生じていることがわかった。 コードの正確性、セキュリティ、保守性に関する懸念は、説明可能性、検証メカニズム、適応的なユーザコントロールに対する緊急の必要性を浮き彫りにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-08T12:40:18Z)
• Understanding User Mental Models in AI-Driven Code Completion Tools: Insights from an Elicitation Study [5.534104886050636]
  AIによるコード補完ツールと対話する際に、フォーカスグループを使用してメンタルモデルを抽出する56人の開発者を対象に、ライセンス研究を実施します。 この研究結果は、ユーザの期待に応え、満足度と生産性を高め、AIによる開発ツールへの信頼を高める、人間中心のCCTを設計するための実用的な洞察を提供する。 我々はまた、開発者のコーディングの好みや環境に動的に適応し、多様な環境へのシームレスな統合を保証する概念実証CCTであるAtheNAを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T10:20:49Z)
• Collaborative Gym: A Framework for Enabling and Evaluating Human-Agent Collaboration [51.452664740963066]
  Collaborative Gymは、エージェント、人間、タスク環境間の非同期で三分割的なインタラクションを可能にするフレームワークである。 シミュレーション条件と実環境条件の両方において,Co-Gymを3つの代表的なタスクでインスタンス化する。 その結果、協調作業員はタスクパフォーマンスにおいて、完全に自律的なエージェントよりも一貫して優れていたことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-20T09:21:15Z)
• Collaborative Participatory Research with LLM Agents in South Asia: An Empirically-Grounded Methodological Initiative and Agenda from Field Evidence in Sri Lanka [4.2784137244658025]
  本稿では,参加型開発研究を変革するための実証的な方法論的枠組みを提案する。 スリランカの洪水によって引き起こされるニルワラ川流域の多言語的状況にある。 この研究課題は、倫理的配慮、文化的尊重、運用効率を維持するAI主導の参加型研究ツールを提唱する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T02:21:59Z)
• World Models: The Safety Perspective [6.520366712367809]
  世界モデル(WM)の概念は最近、AI研究コミュニティで大きな注目を集めています。 我々は、最先端のWMの詳細な分析とその影響について、研究コミュニティに対して、WMの安全性と信頼性の向上に協力するよう呼びかける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T10:15:11Z)
• Estuary: A Framework For Building Multimodal Low-Latency Real-Time Socially Interactive Agents [0.4711628883579317]
  Estuaryは、低レイテンシでリアルタイムなSocially Interactive Agentsを開発するためのフレームワークである。 設定性、制御性、研究の速度、エージェント応答時間のスピードを最大化するために、完全にオフクラウドで実行できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-26T08:08:12Z)
• WorkArena: How Capable Are Web Agents at Solving Common Knowledge Work Tasks? [83.19032025950986]
  本稿では,Webブラウザを介してソフトウェアと対話する大規模言語モデルベースエージェントについて検討する。 WorkArenaは、広く使用されているServiceNowプラットフォームに基づく33のタスクのベンチマークである。 BrowserGymは、そのようなエージェントの設計と評価のための環境である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T14:58:45Z)
• Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
  エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。 本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z)
• A Survey of Reasoning with Foundation Models [235.7288855108172]
  推論は、交渉、医療診断、刑事捜査など、様々な現実世界の環境において重要な役割を担っている。 本稿では,推論に適応する基礎モデルを提案する。 次に、基礎モデルにおける推論能力の出現の背後にある潜在的な将来方向を掘り下げる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-17T15:16:13Z)
• CAMEL: Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language Model Society [58.04479313658851]
  本稿では,コミュニケーションエージェント間の自律的協調を支援するスケーラブルな手法の構築の可能性について検討する。 本稿では,ロールプレイングという新しいコミュニケーションエージェントフレームワークを提案する。 コントリビューションには、新しいコミュニケーティブエージェントフレームワークの導入、マルチエージェントシステムの協調行動や能力を研究するためのスケーラブルなアプローチの提供などが含まれます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T01:09:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。