論文の概要: An Explainable Emotion Alignment Framework for LLM-Empowered Agent in Metaverse Service Ecosystem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22326v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 02:00:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.926472
• Title: An Explainable Emotion Alignment Framework for LLM-Empowered Agent in Metaverse Service Ecosystem
• Title（参考訳）: メタバースサービスエコシステムにおけるLCMを利用したエージェントのための説明可能な感情アライメントフレームワーク
• Authors: Qun Ma, Xiao Xue, Ming Zhang, Yifan Shen, Zihan Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,メタバースサービスエコシステムにおけるLCMをベースとしたエージェントの感情アライメントフレームワークを提案する。 LLMベースのエージェントの意思決定ループに事実要因を統合することを目的としており、これらのエージェントに対してより関係性のある事実アライメントを実現する方法を体系的に実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2372196299591876
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Metaverse service is a product of the convergence between Metaverse and service systems, designed to address service-related challenges concerning digital avatars, digital twins, and digital natives within Metaverse. With the rise of large language models (LLMs), agents now play a pivotal role in Metaverse service ecosystem, serving dual functions: as digital avatars representing users in the virtual realm and as service assistants (or NPCs) providing personalized support. However, during the modeling of Metaverse service ecosystems, existing LLM-based agents face significant challenges in bridging virtual-world services with real-world services, particularly regarding issues such as character data fusion, character knowledge association, and ethical safety concerns. This paper proposes an explainable emotion alignment framework for LLM-based agents in Metaverse Service Ecosystem. It aims to integrate factual factors into the decision-making loop of LLM-based agents, systematically demonstrating how to achieve more relational fact alignment for these agents. Finally, a simulation experiment in the Offline-to-Offline food delivery scenario is conducted to evaluate the effectiveness of this framework, obtaining more realistic social emergence.
• Abstract（参考訳）: Metaverse Serviceは、Metaverseとサービスシステムの統合の産物であり、Metaverse内のデジタルアバター、デジタルツイン、デジタルネイティブに関するサービス関連の課題に対処するために設計された。 大規模言語モデル(LLM)の台頭に伴い、エージェントはMetaverseサービスエコシステムにおいて重要な役割を担い、仮想領域のユーザを代表するデジタルアバターとして、パーソナライズされたサポートを提供するサービスアシスタント(NPC)として、二重機能を提供している。 しかし、メタバースサービスエコシステムのモデリングにおいて、既存のLCMベースのエージェントは、特に文字データ融合、文字知識協会、倫理的安全に関する問題に関して、現実世界のサービスとバーチャルワールドサービスの橋渡しにおいて重大な課題に直面している。 本稿では,メタバースサービスエコシステムにおけるLCMをベースとしたエージェントの感情アライメントフレームワークを提案する。 LLMベースのエージェントの意思決定ループに事実要因を統合することを目的としており、これらのエージェントに対してより関係のある事実アライメントを実現する方法を体系的に実証している。 最後に、この枠組みの有効性を評価するために、オフラインからオフラインへのフードデリバリーシナリオにおけるシミュレーション実験を行い、より現実的な社会的出現を得た。

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