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平安科技新成果：PCA，基于外部决策工具的智能客服框架 发布时间：2024 年 07 月 04 日 Planning with Large Language Models for Conversational Agents 自主对话代理（CAs）的核心在于可控性与主动性。可控性意味着 CAs 需遵循标准操作流程（SOPs），如激活信用卡前的身份验证；主动性则要求 CAs 在用户不配合时引导对话达成目标，如进行说服性交流。当前研究难以兼顾这三者：可控性、主动性与低成本的手动标注。为此，我们创新性地提出了一个基于计划的大型语言模型（LLMs）驱动的对话代理框架（PCA），仅需人类设定任务与目标。对话前，LLM 离线制定关键 SOP；对话中，LLM 在线依据 SOP 规划最优行动，确保对话过程的可控。此外，我们构建了半自动对话数据生成框架，并精心打造了高质量对话数据集（PCA-D）。我们还研发了多种 PCA 变体及评估标准，如采用蒙特
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