論文の概要: Behavior-Adaptive Conversational Agents: Toward a Fluid Personality Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01034v1
• Date: Wed, 01 Jul 2026 15:03:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-02 19:56:07.949258
• Title: Behavior-Adaptive Conversational Agents: Toward a Fluid Personality Framework
• Title（参考訳）: 行動適応型会話エージェント--流体的パーソナリティ・フレームワークを目指して
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) ベースの会話エージェント (CA) がユビキタスになった。 様々な比喩的役割を生かし、個性を投影する能力は、エージェントのペルソナとパーソナをどのようにキャリブレーションするかという設計上の疑問を提起する。 近年のエビデンスでは、(i)適度な人格表現は、(i)目標志向のタスクにおいて、信頼、楽しみ、意図の極度、あるいは高い極度に優れており、(ii)静的なワンノートアシスタントよりもユーザ体験や取り込みにおいて、文脈に適したメタファーが優れていることが示唆されている。 エージェントの比喩的ペルソナ,例えばコーチ,家庭教師を協調的に適応させるFluid Personality Frameworkを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1117030125341385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language model (LLM)-based conversational agents (CAs) are now ubiquitous, creating new opportunities for AI-mediated behavior change. Their capacity to project nuanced personalities and adopt diverse metaphorical roles raises a design question: how should an agent's persona and personality be calibrated to the moment? Recent evidence suggests that (i) moderate personality expression outperforms low or high extremes on trust, enjoyment, and intention to adopt in goal-oriented tasks, and (ii) context-appropriate metaphors outperform static one-note assistants on user experience and uptake. Yet most CAs still fix both persona and style, risking misalignment when dynamics, urgency, and formality vary, for example in medical information seeking, fitness coaching, and reflective learning. We propose a Fluid Personality Framework that jointly adapts (1) the agent's metaphorical persona, such as coach, tutor, librarian, or tool, and (2) its personality expression intensity, low, medium, or high, as a function of task context, user goals and traits, and situational urgency. We sketch the framework and its core design dimensions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)ベースの会話エージェント(CA)がユビキタスになり、AIによる行動変化の新たな機会が生まれる。 様々な比喩的役割を生かし、人格を投影する能力は、どのようにエージェントのペルソナとパーソナをキャリブレーションするかという設計上の疑問を提起する。 最近の証拠は (i)適度な人格表現は、目標志向のタスクにおいて、信頼、楽しみ、意図の低い、あるいは高い極度に優れ、 (II) ユーザエクスペリエンスと取り込みにおいて,静的なワンノートアシスタントよりもコンテキストに適したメタファーが優れている。 しかし、ほとんどのCAはペルソナとスタイルの両方を修正しており、例えば、医療情報探索、フィットネスコーチング、反射学習など、ダイナミックス、緊急性、フォーマル性の違いによる不適応のリスクを負っている。 本研究では,(1)コーチ,教師,司書,ツールといったエージェントの比喩的ペルソナ,(2)その人格表現強度,低,中,高,タスクコンテキスト,ユーザ目標,特性,状況的緊急性の関数として適応する流体的パーソナリティフレームワークを提案する。 フレームワークとそのコア設計の側面をスケッチします。

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