MAGneT：合成多轮心理健康咨询会话的协调多智能体生成
计算与语言
2026-01-12 v2 人工智能
摘要
对可扩展心理咨询日益增长的需求凸显了对高质量、隐私合规数据的需求，然而此类数据仍然稀缺。在此我们引入 MAGneT，一个用于合成心理咨询会话生成的新型多智能体框架，该框架将咨询师回复生成分解为由专门化 LLM 智能体处理的协调子任务，每个智能体建模一种关键心理技术。与先前的单智能体方法不同，MAGneT 更好地捕捉了真实咨询的结构与细微差别。我们进一步提出了一个统一评估框架，整合了多种自动指标，并将专家评估从四个咨询维度扩展到九个，从而解决了先前评估协议中的不一致性。在实验中，MAGneT 大幅优于现有方法：专家在 77.2% 的案例中偏好 MAGneT 生成的会话，且在认知疗法评定量表（CTRS）上，MAGneT 生成的会话在一般咨询技能方面高出 3.2%，在 CBT 专项技能方面高出 4.3%。在 MAGneT 生成数据上微调的 Llama3-8B-Instruct 模型在 CTRS 上也平均比使用基线合成数据集微调的模型高出 6.9%。我们还公开了我们的代码和数据。
引用
@article{arxiv.2509.04183,
title = {MAGneT: Coordinated Multi-Agent Generation of Synthetic Multi-Turn Mental Health Counseling Sessions},
author = {Aishik Mandal and Tanmoy Chakraborty and Iryna Gurevych},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.04183},
year = {2026}
}
备注
38 pages, 32 figures, 12 Tables