論文の概要: MASC: A Multi-Agent Self-Calibration Framework with Latent Construct Alignment for Consistent Client Role-Playing in Psychological Counseling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.08250v1
• Date: Tue, 06 Oct 2026 12:31:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 02:58:29.981231
• Title: MASC: A Multi-Agent Self-Calibration Framework with Latent Construct Alignment for Consistent Client Role-Playing in Psychological Counseling
• Title（参考訳）: マルチエージェント型自己校正フレームワークMASC : 心理的カウンセリングにおける一貫したクライアントロールプレイングのための潜在構成アライメント
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、カウンセラー訓練と心理学カウンセリング研究のクライアントをシミュレートするために、ますます使われている。 信頼できるシミュレーションは 顧客に対して 心理的に一貫性を保たなければならない 我々は、一貫したクライアントロールプレイングのための遅延構成アライメントを備えたマルチエージェントセルフキャリブレーションフレームワークMASCを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.404823977997933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models are increasingly used to simulate clients for counselor training and psychological counseling research, but reliable simulation requires clients to remain psychologically coherent across extended interactions. Existing role-playing methods largely rely on static profile prompts and may exhibit persona drift, unrealistic cooperativeness, or inconsistent psychological states, communicative actions, and emotions. Existing evaluations also lack a unified testbed for both stable client characteristics and evolving psychological dynamics. We propose MASC, a Multi-Agent Self-Calibration framework with latent construct alignment for consistent client role-playing in psychological counseling. MASC combines construct-guided generation, collaborative refinement, consistency verification, and memory-based revision in a closed calibration loop that detects and corrects inconsistencies as dialogue unfolds. We further introduce CRPC-Bench, a benchmark covering session-level profile information and Big-Five personality traits, as well as turn-level psychological state, communicative action, and emotion expression. CRPC-Bench contains 38 motivational interviewing client profiles augmented with personality and emotion annotations. Experiments show that MASC outperforms existing methods across profile, personality, receptivity, and turn-level consistency, with the heterogeneous configuration achieving the strongest overall performance. MASC and CRPC-Bench provide a unified foundation for developing and evaluating psychologically coherent client simulations for AI-assisted counseling research and training.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、カウンセラー訓練や心理学的カウンセリング研究のためにクライアントをシミュレートするために使われることが多いが、信頼性の高いシミュレーションでは、クライアントは、拡張された相互作用を通して心理的に一貫性を保つ必要がある。 既存のロールプレイング手法は、主に静的プロファイルプロンプトに依存しており、ペルソナドリフト、非現実的な協調性、または矛盾した心理的状態、コミュニケーション行動、感情を示す可能性がある。 既存の評価には、安定したクライアント特性と進化する心理的ダイナミクスの両方に統一的なテストベッドがない。 心理カウンセリングにおける一貫したクライアントロールプレイングを実現するために,マルチエージェント型自己校正フレームワークMASCを提案する。 MASCは、コンストラクト誘導生成、コラボレーティブリファインメント、一貫性検証、メモリベースのリビジョンをクローズドキャリブレーションループで組み合わせ、対話が展開するにつれて不整合を検出し修正する。 さらに、セッションレベルのプロファイル情報とビッグファイブの性格特性、ターンレベルの心理的状態、コミュニケーション行動、感情表現をカバーするベンチマークであるCRPC-Benchを紹介する。 CRPC-Benchには、パーソナリティと感情アノテーションを付加した38のモチベーションのあるクライアントプロファイルが含まれている。 実験により、MASCは、プロファイル、パーソナリティ、受容性、ターンレベルの整合性で既存の手法よりも優れており、不均一な構成で全体的なパフォーマンスが最強であることが示されている。 MASCとCRPC-Benchは、AI支援カウンセリング研究とトレーニングのための心理的に一貫性のあるクライアントシミュレーションの開発と評価のための統一された基盤を提供する。

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