[论文] Towards Communication-Efficient Social Intelligence in Language Agents

论文概要

研究领域: NLP
作者: Linxiao Gong, Yijie Xu, Tianfu Wang, Yin Wu, Yili Wang, Xingbo Yao, Huizai Yao, Xilin Xia, Haowen Yang, Hui Xiong
发布时间: 2026-09-28
arXiv: 2609.35749

中文摘要

具有社交智能的语言智能体必须进行谈判、协调和解决偏好冲突，同时尊重双方的时间和注意力。平衡这些需求具有挑战性，因为智能体必须传达足够的信息来解决对方的约束和推进自己的目标，同时又不添加无助于互动的文字。我们提出教师辅助沟通训练（TACT），在降低沟通成本的同时提高社交目标达成率。我们首先从行动策略和表达两个维度刻画沟通效率，其影响延伸到当前话语之外，影响对方的回应和后续交流。TACT 设计用于修正学生生成的行动，通过对方回应测试修正，并将有用的反馈蒸馏到学生中。表达专家去除不必要的细节同时保留预期行动，策略专家提出可能更好解决对方约束的替代方案。为确定哪个修正有用，TACT 为每个候选采样一个对方回应，通过平衡局部目标支持和行动 token 成本来选择教师参考。该参考指导对学生自身生成前缀的在策略蒸馏，使学生部署时可独立行动。在 SOTOPIA 上，TACT 在 All 和 Hard 子集上取得被评估方法中最高的 Goal，同时使用的目标 token 远少于 SFT+SDPO。在 AgentSense 上，它在减少目标 token 和交互消息的同时提高了初始学生的目标成功率。

原文摘要

Socially intelligent language agents must negotiate, coordinate, and resolve conflicting preferences while respecting the time and attention of both participants. Balancing these demands is challenging because agents must convey enough to address a partner's constraints and advance their goals without adding words that do not help the interaction. In this paper, we propose Teacher-Assisted Communication Training (TACT) to improve social goal attainment while reducing communication cost, making interactions with agents more productive and less demanding. We first characterize communication efficiency in terms of action strategy and expression, whose effects extend beyond the current utterance to the partner's response and subsequent exchanges. We design TACT to revise student-generated acti...

自动采集于 2026-09-30

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