論文の概要: AURA: Intent-Directed Probing for Implicit-Need Surfacing in Situated LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05557v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 01:11:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-06 06:55:34.62362
• Title: AURA: Intent-Directed Probing for Implicit-Need Surfacing in Situated LLM Agents
• Title（参考訳）: AURA:LLMエージェントの意図的探究
• Authors: Yang Li, Jiaxiang Liu, Jiang Cai, Mingkun Xu,
• Abstract要約: AURAは、シーン認識とIntentFrameを生成するツール使用の間の推論ステップを挿入する。 AURAはReActスタイルの探索よりも暗黙的なカバレッジを改善している。 このコントローラーは、プライバシに敏感なスライスでプローブを82%減らし、禁じられたツール違反をゼロにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.158614088800619
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A situated query like "where is Lin Wei?" often encodes more than its literal content: the user may also want to know whether Lin Wei is free, in a good mood, or worth interrupting now. Standard tool-use agents answer the literal question and stop. AURA inserts an inference step between scene perception and tool use that produces an IntentFrame: a structured estimate of the implicit need with a scalar gap score that controls per-query probe budget and tool selection. On a 100-query four-scene implicit-intent benchmark, AURA improves implicit-need coverage over ReAct-style probing (Delta = +0.07, p < 10^-6); three of four scenes are individually significant, the gain reproduces on a second backbone, and a prompt ablation attributes the lift to gap calibration rather than answer memorisation. On factual lookup the controller trades raw accuracy for 82% fewer probes and zero forbidden-tool violations on a privacy-sensitive slice; scope conditions are detailed in Limitations. Code, simulator, and benchmark are released at https://github.com/innovation64/AURA.
• Abstract（参考訳）: Lin Wei" のような場所にあるクエリは、リテラル以上のコンテンツをエンコードする。Lin Weiは無料なのか、気分が良いのか、現在中断する価値があるのかを知ることもできる。 標準ツール使用エージェントはリテラル質問に答えて停止する。 AURAは、シーン認識とIntentFrameを生成するツール利用の間の推論ステップを挿入する。 AURAは100-query 4-sceneの暗黙的暗黙的ベンチマークで、ReActスタイルのプローブ(Delta = +0.07, p < 10^-6)に対する暗黙的なカバレッジを改善している。 実際のルックアップでは、コントローラが生の精度を82%減らし、プライバシーに敏感なスライスを禁止したツール違反をゼロにする。 コード、シミュレータ、ベンチマークはhttps://github.com/innovation64/AURAで公開されている。

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