論文の概要: AgentBuilder: Exploring Scaffolds for Prototyping User Experiences of Interface Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04452v1
- Date: Mon, 06 Oct 2025 02:58:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-09 14:21:18.189955
- Title: AgentBuilder: Exploring Scaffolds for Prototyping User Experiences of Interface Agents
- Title（参考訳）: AgentBuilder: インターフェイスエージェントのユーザエクスペリエンスをプロトタイピングするためのスカッフルを探る
- Authors: Jenny T. Liang, Titus Barik, Jeffrey Nichols, Eldon Schoop, Ruijia Cheng,
- Abstract要約: エージェント体験プロトタイピングにおける重要な活動とエージェントプロトタイピングシステムの望ましい能力を明らかにする。
In situ agent prototyping study with 14 participants using AgentBuilder to validation the design requirements。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.162052959427855
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Interface agents powered by generative AI models (referred to as "agents") can automate actions based on user commands. An important aspect of developing agents is their user experience (i.e., agent experience). There is a growing need to provide scaffolds for a broader set of individuals beyond AI engineers to prototype agent experiences, since they can contribute valuable perspectives to designing agent experiences. In this work, we explore the affordances agent prototyping systems should offer by conducting a requirements elicitation study with 12 participants with varying experience with agents. We identify key activities in agent experience prototyping and the desired capabilities of agent prototyping systems. We instantiate those capabilities in the AgentBuilder design probe for agent prototyping. We conduct an in situ agent prototyping study with 14 participants using AgentBuilder to validate the design requirements and elicit insights on how developers prototype agents and what their needs are in this process.
- Abstract（参考訳）: 生成AIモデル("エージェント"と呼ばれる)を利用したインタフェースエージェントは、ユーザコマンドに基づいてアクションを自動化することができる。
エージェントの開発における重要な側面は、そのユーザエクスペリエンス(エージェントエクスペリエンス)である。
エージェントエクスペリエンスの設計に貴重な視点を貢献できるため、AIエンジニア以外の幅広い個人に対して、エージェントエクスペリエンスのプロトタイプを提供する必要性が高まっている。
本研究は, エージェント体験の異なる12名の被験者を対象に, 要件適用研究を行うことにより, エージェントのプロトタイピングシステムが提供する価値を探求するものである。
エージェント体験プロトタイピングにおける重要な活動とエージェントプロトタイピングシステムの望ましい能力を明らかにする。
エージェントプロトタイピングのためのAgentBuilderデザインプローブでこれらの機能をインスタンス化する。
我々は、AgentBuilderを使用して14人の参加者とIn situ Agent Prototyping研究を行い、設計要件を検証し、開発者のプロトタイプエージェントと、このプロセスにおける彼らのニーズについて洞察を得る。
関連論文リスト
- AgentScope 1.0: A Developer-Centric Framework for Building Agentic Applications [95.42093979627703]
AgentScopeは柔軟で効率的なツールベースのエージェント環境インタラクションをサポートする。
エージェントの動作をReActパラダイムに基盤として,エージェントレベルの高度なインフラストラクチャを提供します。
AgentScopeには、開発者フレンドリーなエクスペリエンスのための堅牢なエンジニアリングサポートも含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-22T10:35:56Z) - OS Agents: A Survey on MLLM-based Agents for General Computing Devices Use [101.57043903478257]
アイアンマンの架空のJ.A.R.V.I.Sほど有能で多用途なAIアシスタントを作る夢は、長い間想像力に恵まれてきた。
マルチモーダル(multi-modal)な大きな言語モデル((M)LLMs)の進化により、この夢は現実に近づいている。
本調査は,OSエージェント研究の現状を整理し,学術調査と産業開発の両方の指針を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-06T14:33:45Z) - AgentOps: Enabling Observability of LLM Agents [12.49728300301026]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、自律的で非決定論的行動のため、AI安全性に重大な懸念を提起する。
本稿では,エージェントのライフサイクル全体を通じて追跡されるべきアーティファクトと関連するデータを特定し,効果的な観測可能性を実現するための,AgentOpsの包括的な分類法を提案する。
私たちの分類は、監視、ロギング、分析をサポートするAgentOpsインフラストラクチャを設計、実装するためのリファレンステンプレートとして機能します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-08T02:31:03Z) - AutoGen Studio: A No-Code Developer Tool for Building and Debugging Multi-Agent Systems [31.113305753414913]
ATOGEN STUDIOは、マルチエージェントシステムを迅速にプロトタイピングするためのノーコード開発ツールである。
エージェント仕様のための直感的なドラッグ&ドロップUI、インタラクティブな評価、再利用可能なエージェントコンポーネントのギャラリーを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-09T03:27:37Z) - AgentGym: Evolving Large Language Model-based Agents across Diverse Environments [116.97648507802926]
大規模言語モデル(LLM)はそのようなエージェントを構築するための有望な基盤と考えられている。
我々は、自己進化能力を備えた一般機能 LLM ベースのエージェントを構築するための第一歩を踏み出す。
我々はAgentGymを提案する。AgentGymは、幅広い、リアルタイム、ユニフォーマット、並行エージェント探索のための様々な環境とタスクを特徴とする新しいフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-06T15:15:41Z) - OpenAgents: An Open Platform for Language Agents in the Wild [71.16800991568677]
OpenAgentsは、日々の生活の中で言語エージェントを使い、ホストするためのオープンなプラットフォームです。
我々は課題と機会を解明し、現実世界の言語エージェントの将来の研究と開発の基礎を築きたいと考えています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-16T17:54:53Z) - Agents: An Open-source Framework for Autonomous Language Agents [98.91085725608917]
我々は、言語エージェントを人工知能への有望な方向と見なしている。
Agentsはオープンソースライブラリで、これらの進歩を広く非専門的な聴衆に開放することを目的としています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-14T17:18:25Z)
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。