Conversation Routines: A Prompt Engineering Framework for Task-Oriented Dialog Systems

要約

この研究では、大規模な言語モデル（LLM）を使用してタスク指向のダイアログシステムを開発するための構造化されたプロンプトエンジニアリングフレームワークである会話ルーチン（CR）を紹介します。
LLMは顕著な自然言語理解能力を示していますが、複雑なビジネスワークフローを確実に実行するためにそれらを設計することは依然として困難です。
提案されたCRフレームワークにより、自然言語仕様を通じて会話エージェントシステム（CAS）の開発が可能になり、LLMプロンプトにタスク指向のロジックを埋め込みます。
このアプローチは、行動の一貫性を維持しながら、複雑な会話ワークフローを設計および実装するための体系的な方法論を提供します。
2つの概念実装の実装を通じてフレームワークの有効性を実証します：列車のチケット予約システムとインタラクティブなトラブルシューティングカピロー。
これらのケーススタディは、自然な会話の柔軟性を維持しながら、洗練された行動パターンと決定論理をエンコードするCRの能力を検証します。
結果は、CRがソフトウェアエンジニアによって開発されたカスタム関数（ツール）を活用しながら、ドメインの専門家が自然言語で会話のワークフローを設計できることを示しており、開発者がコアAPI実装に焦点を当て、ドメインの専門家が会話のデザインを処理する効率的な責任の分割を作成します。
フレームワークはアクセシビリティと適応性の有望を示していますが、計算オーバーヘッド、非決定論的行動、ドメイン固有のロジック最適化などの重要な課題を特定します。
将来の研究の方向性には、目標指向のグレーディング基準によって駆動されるプロンプトエンジニアリングフレームワークに基づくCR評価方法、複雑なマルチエージェント相互作用のスケーラビリティの向上、および多様なビジネスアプリケーション全体の特定された制限に対処するためのシステムの堅牢性を高めることが含まれます。

要約(オリジナル)

This study introduces Conversation Routines (CR), a structured prompt engineering framework for developing task-oriented dialog systems using Large Language Models (LLMs). While LLMs demonstrate remarkable natural language understanding capabilities, engineering them to reliably execute complex business workflows remains challenging. The proposed CR framework enables the development of Conversation Agentic Systems (CAS) through natural language specifications, embedding task-oriented logic within LLM prompts. This approach provides a systematic methodology for designing and implementing complex conversational workflows while maintaining behavioral consistency. We demonstrate the framework’s effectiveness through two proof-of-concept implementations: a Train Ticket Booking System and an Interactive Troubleshooting Copilot. These case studies validate CR’s capability to encode sophisticated behavioral patterns and decision logic while preserving natural conversational flexibility. Results show that CR enables domain experts to design conversational workflows in natural language while leveraging custom functions (tools) developed by software engineers, creating an efficient division of responsibilities where developers focus on core API implementation and domain experts handle conversation design. While the framework shows promise in accessibility and adaptability, we identify key challenges including computational overhead, non-deterministic behavior, and domain-specific logic optimization. Future research directions include CR evaluation methods based on prompt engineering frameworks driven by goal-oriented grading criteria, improving scalability for complex multi-agent interactions, and enhancing system robustness to address the identified limitations across diverse business applications.

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