AnnaAgent: Dynamic Evolution Agent System with Multi-Session Memory for Realistic Seeker Simulation

要約

AI主導のメンタルヘルスに実際の探求者を巻き込むというコストと倫理的懸念に制約されている研究者は、探求者をシミュレートするために、プロファイル、症状、シナリオなどの調整された構成でLLMベースの会話エージェント（CA）を開発します。
これらの努力はメンタルヘルスにおいてAIを促進しますが、より現実的なシーカーシミュレーションを達成することは、動的進化とマルチセッションメモリという2つの重要な課題によって妨げられたままです。
探求者の精神状態は、通常、複数のセッションにまたがるカウンセリング中にしばしば変動します。
これに対処するために、三次記憶を備えた感情的および認知的動的エージェントシステムであるAnnaagentを提案します。
Annaagentは、感情変調器と、実際のカウンセリングの対話について訓練された苦情を組み込み、シミュレーターの構成の動的制御を可能にします。
さらに、その三次メモリメカニズムは、セッション全体で短期および長期のメモリを効果的に統合します。
自動化されたマニュアルとマニュアルの両方の評価結果は、Annaagentが既存のベースラインと比較して、心理カウンセリングでより現実的なシーカーシミュレーションを達成することを示しています。
倫理的にレビューされ、スクリーン化されたコードは、https：//github.com/sci-m-wang/annaagentにあります。

要約(オリジナル)

Constrained by the cost and ethical concerns of involving real seekers in AI-driven mental health, researchers develop LLM-based conversational agents (CAs) with tailored configurations, such as profiles, symptoms, and scenarios, to simulate seekers. While these efforts advance AI in mental health, achieving more realistic seeker simulation remains hindered by two key challenges: dynamic evolution and multi-session memory. Seekers’ mental states often fluctuate during counseling, which typically spans multiple sessions. To address this, we propose AnnaAgent, an emotional and cognitive dynamic agent system equipped with tertiary memory. AnnaAgent incorporates an emotion modulator and a complaint elicitor trained on real counseling dialogues, enabling dynamic control of the simulator’s configurations. Additionally, its tertiary memory mechanism effectively integrates short-term and long-term memory across sessions. Evaluation results, both automated and manual, demonstrate that AnnaAgent achieves more realistic seeker simulation in psychological counseling compared to existing baselines. The ethically reviewed and screened code can be found on https://github.com/sci-m-wang/AnnaAgent.

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