ARIA：面向实时增强现实中以人为中心的具身 AI 教学的架构

人工智能和增强现实中的具身交互的进步正在为能够动态适应个体学习者的智能教学系统创造新的机遇。然而，在保持自然、有意义的社交交互的同时维持实时响应仍然是一项持续的挑战。本研究介绍了 ARIA（增强现实教学代理），一个用于增强现实中具身 AI 教学的实时软件架构。ARIA 利用大语言模型（LLMs）和自适应提示工程来根据每个用户定制对话风格、教学策略和人格表达。其模块化流水线经过优化以实现稳健的低延迟性能，并报告了响应性和系统稳定性的基准测试。为了补充技术评估，用户体验通过标准化问卷进行了评估，提供了关于感知个性化、信任和交互质量的洞察。定量和定性结果表明，ARIA 实现了亚秒级响应、高度的实用性和享乐可用性，以及强烈的共同存在感 和教学信任感。本工作为开发将技术效率与以人为中心的设计相结合的适应性具身代理提供了一个统一框架和参考架构，突出了实时响应如何可以成为具身 AI 教学中关系参与的基础。