論文の概要: Speak for Me: Giving LLMs the Situational Awareness to Participate in a Meeting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.03923v1
- Date: Thu, 03 Sep 2026 14:38:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-04 18:28:39.115767
- Title: Speak for Me: Giving LLMs the Situational Awareness to Participate in a Meeting
- Title（参考訳）: 講演:会議に参加するための状況意識をLLMに与える
- Abstract要約: 本稿では、オンラインミーティングデリゲートのためのアーキテクチャであるCAPAを紹介する。
知覚者は、観測された各ターンから会議状態を更新する。
コントローラは話すか、どの提案を提示するかを決定する。
2人の裁判官が予測と次の観察されたターンに対するアクションを決めます。
Recalibratorは会議の状態を将来の決定の判断から更新する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.08145033708283
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In online meeting delegation, LLM agents fail to recognize when to speak. With no structured way to track stances, coverage, and floor, they miss the moments where they should contribute. Prompt-only delegates stay silent on 51.4% of the absent participant's talking opportunities on the AMI corpus. We present CAPA (Collaborative Agent Predictive Architecture), an architecture for online meeting delegation. A Perceiver updates the meeting state from each observed turn. A Predictor forecasts how the conversation will continue. A Controller decides whether to speak and which proposition to surface. A Generator phrases the chosen contribution in the participant's style. Two judges score the forecast and the action against the next observed turn. A Recalibrator updates the meeting state from those verdicts for future decisions. To evaluate online delegation, we introduce an episode-level protocol that scores whether, when, and what a delegate contributes around the participant's actual idea units. The protocol's schema-constrained LLM judges align with human annotations at Cohen's kappa = 0.71. On 137 AMI meetings, CAPA reduces the silence rate from 51.4% to 2.5%, doubles credited recovery (26.1 --> 52.2), and keeps hallucination at 0.6%. The failure mode shifts from omission to selection, with each residual near-miss attributable to a specific module of the architecture. Mechanism ablations identify the meeting state as the lever that closes the recognition gap, where raw-context scaling alone does not.
- Abstract（参考訳）: オンライン会議代表団では、LLMエージェントはいつ話すべきかを認識できない。
スタンスやカバレッジ、フロアを追跡する構造的な方法がないため、コントリビューションすべき瞬間を見逃してしまうのです。
欠席した参加者のAMIコーパスでの講演機会の51.4%は、プロンプトのみの代議員が黙秘している。
本稿では、オンラインミーティングデリゲートのためのアーキテクチャであるCAPA(Collaborative Agent Predictive Architecture)を提案する。
Perceiverは、観測された各ターンからミーティング状態を更新する。
予測者は、会話がどのように続くかを予測します。
コントローラは話すか、どの提案を提示するかを決定する。
ジェネレータは、参加者のスタイルで選択されたコントリビューションを表現します。
2人の裁判官が予測と次の観察されたターンに対するアクションを決めます。
Recalibratorは、将来の決定の判断書から会議の状態を更新する。
オンラインデリゲートを評価するために、参加者の実際のアイデア単位にいつ、いつ、どのデリゲートが貢献するかをスコアするエピソードレベルプロトコルを導入する。
プロトコルのスキーマ制約付きLLM判事は、コーエンのkaappa = 0.71で人間のアノテーションと一致している。
137 AMI会議において、CAPAはサイレントレートを51.4%から2.5%に下げ、認定された回復率(26.1 -->52.2)を2倍にし、幻覚を0.6%に抑える。
フェールモードは省略から選択へとシフトし、各残余のニアミスはアーキテクチャの特定のモジュールに起因する。
メカニズムの短縮により、会議状態は認識ギャップを閉じるレバーであり、生のコンテキストスケーリングだけではできない。
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