旁听式大语言模型智能体：综述、分类与路线图

设想一下，人工智能助手能够在不打断对话的情况下增强对话：在医疗咨询期间安静地提供相关信息，在教师讨论教案时无缝准备材料，或在同事争论日程时悄然安排会议。现代对话式大语言模型（LLM）智能体通过聊天界面直接协助人类用户完成任务，而我们研究的是与 LLM 智能体交互的另一种范式，我们称之为“旁听式智能体”。旁听式智能体不要求用户关注，而是持续监控环境活动，仅在能提供情境化协助时才介入。在本文中，我们首次将旁听式 LLM 智能体作为人机交互中一种独特的范式进行分析，并基于对先前 LLM 驱动的智能体研究和探索性人机交互研究的调查，建立了旁听式智能体交互和任务的分类体系。基于此分类体系，我们为构建旁听式智能体系统的研究人员和开发者制定了一份最佳实践清单。最后，我们概述了剩余的研究空白，并揭示了旁听范式中未来研究的机遇。