論文の概要: CCD-CBT: Multi-Agent Therapeutic Interaction for CBT Guided by Cognitive Conceptualization Diagram
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06551v1
- Date: Wed, 08 Apr 2026 00:58:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-09 17:30:51.281187
- Title: CCD-CBT: Multi-Agent Therapeutic Interaction for CBT Guided by Cognitive Conceptualization Diagram
- Title（参考訳）: CCD-CBT:認知概念化図によるCBTのマルチエージェント治療
- Authors: Chang Liu, Changsheng Ma, Yongfeng Tao, Bin Hu, Minqiang Yang,
- Abstract要約: 2つの軸に沿ってCBTシミュレーションをシフトするマルチエージェントフレームワークであるCCD-CBTを紹介する。
CCDCHATで微調整されたモデルは、カウンセリングの忠実度と肯定的影響の増強の両方において、強いベースラインを上回ります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.766423559393797
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models show potential for scalable mental-health support by simulating Cognitive Behavioral Therapy (CBT) counselors. However, existing methods often rely on static cognitive profiles and omniscient single-agent simulation, failing to capture the dynamic, information-asymmetric nature of real therapy. We introduce CCD-CBT, a multi-agent framework that shifts CBT simulation along two axes: 1) from a static to a dynamically reconstructed Cognitive Conceptualization Diagram (CCD), updated by a dedicated Control Agent, and 2) from omniscient to information-asymmetric interaction, where the Therapist Agent must reason from inferred client states. We release CCDCHAT, a synthetic multi-turn CBT dataset generated under this framework. Evaluations with clinical scales and expert therapists show that models fine-tuned on CCDCHAT outperform strong baselines in both counseling fidelity and positive-affect enhancement, with ablations confirming the necessity of dynamic CCD guidance and asymmetric agent design. Our work offers a new paradigm for building theory-grounded, clinically-plausible conversational agents.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは認知行動療法(CBT)カウンセラーをシミュレートすることで、スケーラブルなメンタルヘルス支援の可能性を示す。
しかし、既存の手法は静的認知プロファイルと全知的な単一エージェントシミュレーションに依存しており、リアルセラピーの動的で情報非対称な性質を捉えていない。
2つの軸に沿ってCBTシミュレーションをシフトするマルチエージェントフレームワークであるCCD-CBTを紹介する。
1) 静的から動的に再構成された認知概念化図(CCD)へ。
2) セラピストエージェントが推論されたクライアント状態から推論されなければならない、全知的から情報非対称な相互作用。
このフレームワークで生成された合成マルチターンCBTデータセットであるCCDCHATをリリースする。
CCDCHATを微調整したモデルは、カウンセリングの忠実度とポジティブ・アフェクト・エンハンスメントの両方において優れたベースラインを達成し、ダイナミックなCCDガイダンスと非対称なエージェント設計の必要性を証明している。
我々の研究は、理論に基づく、臨床的に賞賛に値する会話エージェントを構築するための新しいパラダイムを提供する。
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