CommunityBots：创建与评估用于公众意见征集的多智能体聊天机器人平台

近年来，人工智能支持的对话智能体或聊天机器人越来越受欢迎，作为传统在线调查的替代方案来征集人们的信息。然而，在使用单一智能体聊天机器人进行多方面的对话并收集跨多种主题的多面信息方面存在差距先前的工作表明，单一智能体聊天机器人在多面对话中难以理解用户意图并解释人类语言。在这项工作中，我们研究了如何利用多智能体聊天机器人系统进行跨多个领域的多方对话。为此，我们进行了一项绿茶博士（Wizard of Oz）研究，以研究用于跨多个高层级领域及其相关主题收集公众输入的多智能体聊天机器人的设计。接下来，我们设计、开发和评估了 CommunityBots——一个多智能体聊天机器人平台，其中每个聊天机器人单独处理一个不同领域。为了管理跨多个主题和聊天机器人的对话，我们提出了一种新的对话和主题管理（CTM）机制，该机制根据用户响应和意图处理主题切换和聊天机器人切换。我们进行了一项被试间研究，将 CommunityBots 与单一智能体聊天机器人基线进行比较，共有96名众包工作者参与。结果表明，CommunityBots 参与者在与同一会话中多个不同聊天机器人对话时，显著更加投入，提供了更高质量的响应，且对话中断更少。我们还发现，与界面集成的视觉提示帮助参与者更好地理解 CTM 机制的功能，使他们能够感知文本对话的变化，从而获得更高的用户满意度。基于我们研究的实证洞察，我们讨论了多智能体聊天机器人设计及其在丰富信息征集中的应用的未来研究途径。