論文の概要: Dynamic Agentic AI Expert Profiler System Architecture for Multidomain Intelligence Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05345v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 02:30:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.580901
• Title: Dynamic Agentic AI Expert Profiler System Architecture for Multidomain Intelligence Modeling
• Title（参考訳）: マルチドメインインテリジェンスモデリングのための動的エージェントAIエキスパートプロファイラシステムアーキテクチャ
• Authors: Aisvarya Adeseye, Jouni Isoaho, Seppo Virtanen, Mohammad Tahir,
• Abstract要約: 本研究では,自然言語応答を初級,初級,上級,エキスパートの4段階に分類するエージェントAIプロファイラを提案する。 このシステムは、LLaMA v3.1 (8B) 上に構築されたモジュラー層アーキテクチャを使用しており、テキスト前処理、スコアリング、アグリゲーション、分類のためのコンポーネントを備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7349727826230863
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In today's artificial intelligence driven world, modern systems communicate with people from diverse backgrounds and skill levels. For human-machine interaction to be meaningful, systems must be aware of context and user expertise. This study proposes an agentic AI profiler that classifies natural language responses into four levels: Novice, Basic, Advanced, and Expert. The system uses a modular layered architecture built on LLaMA v3.1 (8B), with components for text preprocessing, scoring, aggregation, and classification. Evaluation was conducted in two phases: a static phase using pre-recorded transcripts from 82 participants, and a dynamic phase with 402 live interviews conducted by an agentic AI interviewer. In both phases, participant self-ratings were compared with profiler predictions. In the dynamic phase, expertise was assessed after each response rather than at the end of the interview. Across domains, 83% to 97% of profiler evaluations matched participant self-assessments. Remaining differences were due to self-rating bias, unclear responses, and occasional misinterpretation of nuanced expertise by the language model.
• Abstract（参考訳）: 今日の人工知能駆動の世界では、現代のシステムはさまざまなバックグラウンドとスキルレベルを持つ人々と通信します。 人間と機械の相互作用が意味を持つためには、システムはコンテキストやユーザの専門知識を認識しなければならない。 本研究では,自然言語応答を初級,初級,上級,エキスパートの4段階に分類するエージェントAIプロファイラを提案する。 このシステムは、LLaMA v3.1 (8B) 上に構築されたモジュラー層アーキテクチャを使用しており、テキスト前処理、スコアリング、アグリゲーション、分類のためのコンポーネントを備えている。 評価は,82名の参加者の事前記録書を用いた静的フェーズとエージェントAIインタビュアーによる402名のライブインタビューによる動的フェーズの2段階に分けて行った。 どちらの段階でも、参加者の自己評価はプロファイラの予測と比較された。 動的フェーズでは、インタビューの最後にではなく、各レスポンスの後に専門知識が評価された。 ドメイン全体では、プロファイラ評価の83%から97%が参加者の自己評価と一致した。 残されている相違は、自己評価バイアス、不明瞭な応答、言語モデルによるニュアンスドの専門知識の解釈が原因であった。

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