DialogLab：突破单一对话的多方人机智能体交互框架

DialogLab是一个研究原型，为配置对话场景、定义智能体角色、管理群组结构、指定轮流发言规则以及协调脚本化叙述与即兴对话之间的转换提供了统一接口。

对话式AI从根本上改变了我们与技术互动的方式。虽然与大语言模型的一对一交互已经取得了显著进步，但它们很少能够捕捉到人类交流的全部复杂性。许多现实世界的对话，包括团队会议、家庭聚餐或课堂教学，本质上都是多方参与的。这些交互涉及流畅的轮流发言、角色转换和动态中断。

对于设计师和开发者来说，模拟自然且引人入胜的多方对话历来需要权衡取舍：要么接受脚本化交互的刚性，要么接受纯生成式模型的不可预测性。为了弥合这一差距，我们需要将脚本的结构化可预测性与人类对话的自发即兴性质相结合的工具。

为了满足这一需求，我们在ACM UIST 2025上推出了DialogLab，这是一个开源原型框架，旨在创作、模拟和测试动态的人机群组对话。DialogLab提供了一个统一的界面来管理多方对话的复杂性，从定义智能体角色到协调复杂的轮流发言动态，无所不包。通过将实时即兴创作与结构化脚本编写相结合，该框架使开发者能够测试从结构化问答环节到自由流动的创意头脑风暴等各种对话。我们对14名最终用户或领域专家的评估验证了DialogLab支持高效迭代和现实可适应的多方设计，用于培训和研究。

DialogLab将对话的社会设置（如参与者、角色、子群组和关系）与其时间进程解耦。这种分离使创作者能够通过简化的三阶段工作流程来创作复杂的动态：创作、测试、验证。

DialogLab框架的核心是沿着两个维度定义对话：社会设置（角色、参与方）与时间流程（片段、轮流发言规则）的分离，允许模块化对话设计。

DialogLab通过结构化的创作-测试-验证工作流程指导创作者，并由专为快速迭代设计的可视化界面支持。

我们与来自游戏设计、教育和社会科学研究领域的14名参与者对DialogLab进行了评估。参与者在DialogLab中完成了两项任务：设计学术社交活动，以及在三种条件下与AI测试群组讨论。

参与者在5点李克特量表上对每种条件进行评分。参与者发现人工控制模式显著更具吸引力，在模拟真实世界对话方面通常更有效、更真实。

参与者的反馈进一步强调了系统在自动化与控制之间取得平衡的能力。

DialogLab不仅仅是一个研究原型；它是迈向人机协作更加丰富和细致入微未来的一步。潜在应用非常广泛：会议问答环节练习、辩论模拟和游戏对话设计等。

展望未来，我们设想可以将更丰富的多模态行为（如非语言手势和面部表情）集成到这个框架中。我们还可以探索使用逼真头像和3D环境来创建更加沉浸式和真实的模拟。我们希望这项研究能够激发在人机群组对话动态这一令人兴奋的新兴领域的持续创新。

项目的主要贡献者包括胡尔真、陈彦鹤、李明义、Vrushank Phadnis、许萍梅、钱恂、Alex Olwal、David Kim、Seongkook Heo和杜若飞。该项目部分由Google博士奖学金资助。

Q&A

Q1：DialogLab是什么？它能做什么？

A：DialogLab是一个开源原型框架，专门用于创作、模拟和测试动态的人机群组对话。它提供统一接口来配置对话场景、定义智能体角色、管理群组结构、指定轮流发言规则，并协调脚本化叙述与即兴对话之间的转换。

Q2：DialogLab如何解决多方对话的复杂性？

A：DialogLab将对话的社会设置（参与者、角色、子群组和关系）与时间进程解耦，通过创作-测试-验证的三阶段工作流程，结合实时即兴创作与结构化脚本编写，使开发者能够处理从结构化问答到自由创意头脑风暴的各种对话场景。

Q3：DialogLab有哪些实际应用场景？

A：DialogLab的应用场景非常广泛，包括会议问答环节练习、辩论模拟、游戏对话设计、团队协作培训、教育场景模拟等。它特别适合需要多方参与、角色转换和动态交互的场景设计和测试。