論文の概要: Adaptive Multi-Agent Response Refinement in Conversational Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08319v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:52:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.759466
• Title: Adaptive Multi-Agent Response Refinement in Conversational Systems
• Title（参考訳）: 会話システムにおける適応型マルチエージェント応答リファインメント
• Authors: Soyeong Jeong, Aparna Elangovan, Emine Yilmaz, Oleg Rokhlenko,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は人間のような応答を生成することで会話システムにおいて顕著な成功を収めた。 特にパーソナライズや特定の知識を考慮に入れる必要がある場合、それらは不足する可能性がある。 本稿では,各エージェントが各アスペクトに対して特定の役割を割り当てられるマルチエージェントフレームワークによる応答の精細化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.2240994465021
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable success in conversational systems by generating human-like responses. However, they can fall short, especially when required to account for personalization or specific knowledge. In real-life settings, it is impractical to rely on users to detect these errors and request a new response. One way to address this problem is to refine the response before returning it to the user. While existing approaches focus on refining responses within a single LLM, this method struggles to consider diverse aspects needed for effective conversations. In this work, we propose refining responses through a multi-agent framework, where each agent is assigned a specific role for each aspect. We focus on three key aspects crucial to conversational quality: factuality, personalization, and coherence. Each agent is responsible for reviewing and refining one of these aspects, and their feedback is then merged to improve the overall response. To enhance collaboration among them, we introduce a dynamic communication strategy. Instead of following a fixed sequence of agents, our approach adaptively selects and coordinates the most relevant agents based on the specific requirements of each query. We validate our framework on challenging conversational datasets, demonstrating that ours significantly outperforms relevant baselines, particularly in tasks involving knowledge or user's persona, or both.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は人間のような応答を生成することで会話システムにおいて顕著な成功を収めた。 しかし、特にパーソナライズや特定の知識を考慮に入れる必要がある場合、それらは不足する可能性がある。 実際の環境では、これらのエラーを検出して新しいレスポンスを要求するために、ユーザに頼るのは現実的ではありません。 この問題に対処するひとつの方法は、ユーザに返す前に応答を洗練することだ。 既存のアプローチは単一のLLM内での応答の精細化に重点を置いているが、この手法は効果的な会話に必要な様々な側面を考慮するのに苦労している。 本研究では,各エージェントが各アスペクトに対して特定の役割を割り当てられるマルチエージェントフレームワークによる応答の精細化を提案する。 会話の質に不可欠な3つの重要な側面、すなわち事実性、パーソナライゼーション、一貫性に注目します。 各エージェントはこれらの側面の1つをレビューし、精査する責任を負い、そのフィードバックをマージして全体的な応答を改善する。 協調性を高めるために,動的なコミュニケーション戦略を導入する。 エージェントの固定シーケンスに従う代わりに、各クエリの特定の要求に基づいて、最も関連性の高いエージェントを適応的に選択・調整する。 会話データセットに挑戦する上でのフレームワークを検証することで、特に知識やユーザのペルソナ、あるいはその両方に関わるタスクにおいて、私たちのフレームワークが関連するベースラインを大幅に上回ることを示す。

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