Debate-to-Write: A Persona-Driven Multi-Agent Framework for Diverse Argument Generation

要約

説得力のある文章を書くことは、人間にとっても機械にとっても難しい作業である。トピックに関する様々な視点からのハイレベルな信念を、首尾一貫した物語を構築するための意図的な推論と計画とともに組み込む必要がある。現在の言語モデルは、表面的なトークンを自己回帰的に生成することが多く、これらの根本的な制御の明示的な統合が欠けているため、出力の多様性と一貫性に限界がある。本研究では、ペルソナベースのマルチエージェントフレームワークを提案する。人間の議論にヒントを得て、我々はまず、各エージェントに、独自の観点からその高レベルの信念を表すペルソナを割り当て、次に、エージェントが議論し、議論執筆の全体的な計画を形成するためのアイデアを共同で議論できるように、エージェント相互作用プロセスを設計する。このような議論プロセスは、アイデアの流動的で非線形な発展を可能にする。我々は、我々のフレームワークを議論型エッセイライティングで評価した。その結果、我々のフレームワークは、自動評価と人間による評価の両方を通して、より多様で説得力のある議論を生成できることが示された。

要約(オリジナル)

Writing persuasive arguments is a challenging task for both humans and machines. It entails incorporating high-level beliefs from various perspectives on the topic, along with deliberate reasoning and planning to construct a coherent narrative. Current language models often generate surface tokens autoregressively, lacking explicit integration of these underlying controls, resulting in limited output diversity and coherence. In this work, we propose a persona-based multi-agent framework for argument writing. Inspired by the human debate, we first assign each agent a persona representing its high-level beliefs from a unique perspective, and then design an agent interaction process so that the agents can collaboratively debate and discuss the idea to form an overall plan for argument writing. Such debate process enables fluid and nonlinear development of ideas. We evaluate our framework on argumentative essay writing. The results show that our framework can generate more diverse and persuasive arguments through both automatic and human evaluations.

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