May, 2024
构建更好的AI代理：基于LLM的对话代理中个人化利用的思考
Building Better AI Agents: A Provocation on the Utilisation of Persona
in LLM-based Conversational Agents
TL;DR利用LLM系列模型将不同领域，如医疗保健、教育和金融等纳入其中，标志着人工智能领域的重大进步。个性化应用的增长需求促使设计有不同特质的对话代理（CAs）。本文从探讨赋予CAs独特特质的基本原理和影响展开，过渡到LLM时代CAs的个人化和拟人化的广泛讨论。我们深入研究了在LLM为基础的CAs中实施特质的特定应用，这不仅有益而且对于LLM-CAs来说是至关重要的。文章强调了对特质整合的细致处理的必要性，并突出了可能出现的潜在挑战和伦理困境。重点关注维护特质一致性的重要性，建立健全的评估机制，并确保特质属性与领域专业知识相辅相成。