GCAgent: Enhancing Group Chat Communication through Dialogue Agents System
作者: Zijie Meng, Zheyong Xie, Zheyu Ye, Chonggang Lu, Zuozhu Liu, Zihan Niu, Yao Hu, Shaosheng Cao
分类: cs.AI
发布日期: 2026-03-05
💡 一句话要点
GCAgent：通过对话Agent系统增强群聊沟通
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 群聊增强 对话Agent 大型语言模型 多Agent系统 人机交互
📋 核心要点
- 现有群聊沟通效率低，缺乏有效管理，大型语言模型在多方对话集成方面存在挑战。
- GCAgent通过Agent Builder定制Agent，Dialogue Manager协调对话，Interface Plugins降低交互障碍。
- 实验表明，GCAgent在多个指标上优于基线模型，实际部署显著提升了群组活跃度和消息量。
📝 摘要（中文）
群聊是线上社交平台的重要形式，是兴趣交流和问题解决的热门空间，但其有效性常受到不活跃和管理挑战的阻碍。最近的大型语言模型（LLMs）驱动了一对一对话Agent的发展，但它们与多参与者对话的无缝集成仍未被探索。为了解决这个差距，我们推出了GCAgent，这是一个基于LLM的系统，通过娱乐和实用导向的对话Agent来增强群聊沟通。该系统包含三个紧密集成的模块：Agent Builder，用于定制Agent以符合用户的兴趣；Dialogue Manager，用于协调对话状态和管理Agent调用；以及Interface Plugins，通过三种不同的工具来减少交互障碍。通过广泛的实验，GCAgent在各种标准下取得了平均4.68分，并且在51.04%的情况下优于其基础模型。此外，在超过350天的实际部署中，它使消息量增加了28.80%，显著提高了群组活动和参与度。总的来说，这项工作为将基于LLM的对话Agent从单方聊天扩展到多方群组场景提供了一个实用的蓝图。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决群聊中沟通效率低下、缺乏有效管理的问题。现有方法，特别是基于大型语言模型的对话Agent，主要集中在一对一的对话场景，难以直接应用于多参与者的群聊环境。痛点在于如何协调多个Agent，并使其在复杂的群聊环境中自然、有效地参与互动，提升群组的活跃度和参与度。
核心思路：论文的核心思路是构建一个基于大型语言模型的对话Agent系统，该系统能够理解群聊的上下文，根据用户兴趣定制Agent，并协调多个Agent之间的对话。通过提供多种交互界面，降低用户与Agent之间的交互障碍，从而提升群聊的整体沟通效率和用户体验。
技术框架：GCAgent系统包含三个主要模块：Agent Builder、Dialogue Manager和Interface Plugins。Agent Builder允许用户根据兴趣定制Agent的角色和行为；Dialogue Manager负责跟踪对话状态，协调多个Agent的调用和交互；Interface Plugins提供多种交互界面，如文本输入、快捷指令等，降低用户与Agent的交互成本。整体流程是用户通过Interface Plugins与群聊互动，Dialogue Manager根据对话状态和用户输入调用合适的Agent，Agent Builder提供定制化的Agent角色，最终Agent的回复通过Interface Plugins呈现给用户。
关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型驱动的对话Agent成功扩展到多参与者的群聊场景。通过Agent Builder实现Agent的个性化定制，Dialogue Manager实现多Agent的协调管理，Interface Plugins降低交互门槛，从而构建了一个完整的、可实际部署的群聊增强系统。与现有方法相比，GCAgent更注重多Agent的协同工作和用户交互体验。
关键设计：Agent Builder使用用户兴趣描述作为输入，通过prompt工程指导LLM生成Agent的角色设定和行为模式。Dialogue Manager采用状态跟踪机制，记录群聊的上下文信息，并根据预设的规则和策略，决定何时以及如何调用不同的Agent。Interface Plugins提供了多种交互方式，例如快捷指令，方便用户快速触发Agent的功能。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能未详细描述，属于LLM应用中的常见技术。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GCAgent在各种评估标准下取得了平均4.68分（满分5分），并且在51.04%的情况下用户更喜欢GCAgent的回复。在实际部署超过350天后，群组消息量增加了28.80%，显著提升了群组的活跃度和参与度。这些数据表明GCAgent在提升群聊沟通效率方面具有显著效果。
🎯 应用场景
GCAgent可广泛应用于各类在线社交平台、在线教育、协同办公等场景，提升群组沟通效率和用户参与度。例如，在在线教育中，可以创建答疑Agent，辅助教师解答学生问题；在协同办公中，可以创建会议纪要Agent，自动记录会议内容并生成总结。该研究为构建更智能、更高效的群聊环境提供了有价值的参考。
📄 摘要（原文）
As a key form in online social platforms, group chat is a popular space for interest exchange or problem-solving, but its effectiveness is often hindered by inactivity and management challenges. While recent large language models (LLMs) have powered impressive one-to-one conversational agents, their seamlessly integration into multi-participant conversations remains unexplored. To address this gap, we introduce GCAgent, an LLM-driven system for enhancing group chats communication with both entertainment- and utility-oriented dialogue agents. The system comprises three tightly integrated modules: Agent Builder, which customizes agents to align with users' interests; Dialogue Manager, which coordinates dialogue states and manage agent invocations; and Interface Plugins, which reduce interaction barriers by three distinct tools. Through extensive experiment, GCAgent achieved an average score of 4.68 across various criteria and was preferred in 51.04\% of cases compared to its base model. Additionally, in real-world deployments over 350 days, it increased message volume by 28.80\%, significantly improving group activity and engagement. Overall, this work presents a practical blueprint for extending LLM-based dialogue agent from one-party chats to multi-party group scenarios.