从被动转向主动：通过ProVoice-Bench评估语音智能体的主动性
人工智能
2026-05-05 v3 计算与语言
声音
摘要
LLM智能体的最新进展正逐渐从被动、基于文本的范式转向主动、多模态交互。然而，现有基准主要关注被动响应，忽略了主动干预和监控的复杂性。为填补这一差距，我们引入ProVoice-Bench，第一个专为主动语音智能体设计的评估框架，包含四个新任务。通过多阶段数据合成管道，我们精选了1,182个高质量样本用于严格测试。我们评估了最先进的多模态LLM，发现其在显著的性能差距，特别是关于过度触发和推理能力方面。这些发现凸显了当前模型的局限性，并为开发更自然、情境感知的主动智能体提供了路线图。
引用
@article{arxiv.2604.15037,
title = {From Reactive to Proactive: Assessing the Proactivity of Voice Agents via ProVoice-Bench},
author = {Ke Xu and Yuhao Wang and Yu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.15037},
year = {2026}
}
备注
Submitted to Interspeech 2026