从目标到行动：为新年决心设计上下文感知LLM聊天机器人

在追求新目标时，人们常常难以确定采取什么行动。大型语言模型（LLM）聊天机器人可以提供信息和交互，结合上下文感知可以增强行动建议的相关性和主动性。然而，对于此类技术在全面把握用户多个目标、复杂情境和随时间推移的约束方面能发挥何种作用，目前仍存在理解空白。我们开发了一个个性化上下文感知 LLM 聊天机器人技术探针，并与14名参与者就其2024年新年决心进行了2-4周的部署。我们观察到用户在第一周实现了较高的行动采纳率和目标追求成功度，以及用户需求的快速演变。我们讨论了如何最佳利用上下文感知进行 AI 智能体设计，以及 AI 可以为服务和智能体生态系统采用的新角色。