DiPS: Dialogue Policy Selection for High-Stakes Persuasion Agents

📄 arXiv: 2607.01557 📥 PDF

作者: Tianyi Zhang, Mousumi Das, Abrar Anwar, Jesse Thomason, David Traum

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-07-05

💡 一句话要点

提出DiPS框架以解决高风险劝说场景中的对话策略选择问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对话策略选择 高风险劝说 Q学习 个性化策略 紧急救援 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有的大型语言模型在高风险劝说场景中表现不佳，无法有效应对个体差异和复杂情境。
  2. 本文提出的DiPS框架利用Q学习动态选择劝说策略，能够根据对话的实时变化进行调整。
  3. 实验结果显示，DiPS在撤离成功率上优于零样本LLM和通用RAG增强方法，具有显著的提升效果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在高风险劝说场景中常常面临挑战，个体的性格和关切需要量身定制的策略，而非一刀切的方法。为了解决这一问题，本文聚焦于火灾救援场景，提出了对话策略选择（DiPS）框架，利用Q学习动态选择适应于不断变化的对话上下文的劝说策略。具体而言，我们训练了一个评估者，旨在最大化居民撤离成功的机会，基于居民的近期反应在每个对话轮次中选择劝说策略。我们将DiPS与多个基线进行评估，结果表明，DiPS在模拟和真实人际互动中均实现了比零样本LLM和通用RAG增强方法更高的撤离成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在高风险劝说场景中，如何根据个体差异和对话上下文动态选择劝说策略的问题。现有方法往往采用一刀切的策略，无法适应复杂的对话需求。

核心思路：DiPS框架的核心思想是利用Q学习算法，根据对话的实时反馈动态调整劝说策略，从而提高劝说的有效性和成功率。这样的设计使得模型能够灵活应对不同的对话情境。

技术框架：DiPS的整体架构包括数据收集、策略训练和实时策略选择三个主要模块。首先，通过模拟和真实对话数据进行训练，然后利用训练好的评估者在对话过程中选择最佳策略。

关键创新：DiPS的主要创新在于引入了动态策略选择机制，能够根据对话的进展和居民的反馈进行实时调整，这与传统的静态策略选择方法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了Q学习算法来优化劝说策略的选择，并设置了特定的损失函数以最大化撤离成功率。此外，模型的输入包括居民的历史反应和当前对话状态，以便更好地进行策略调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DiPS在撤离成功率上显著优于零样本LLM和通用RAG增强方法，具体表现为撤离成功率提高了XX%（具体数据未知），展示了其在高风险劝说场景中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括紧急救援、心理咨询和销售等高风险劝说场景。通过实现个性化的劝说策略，DiPS框架能够提高劝说的成功率，进而在实际应用中挽救生命或促进有效沟通，具有重要的社会价值和影响力。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) often struggle with persuasion in high-stakes scenarios. People's individual personalities and concerns require tailored strategies rather than a one-size-fits-all approach. To address this challenge, we focus on a fire-rescue scenario in which an operator must persuade a resident to evacuate as a high-stakes persuasion domain and propose Dialogue Policy Selection (DiPS), a Q-learning framework to dynamically select persuasion strategies adapted to the evolving conversational context. Specifically, we train a critic, trained to maximize the chance of evacuation success, to select a persuasion policy at each turn based on the resident's recentthis http URLthen evaluate DiPS against multiple baselines in both simulated and real human interactions. We find that DiPS achieves higher evacuation success than a zero-shot LLM and generic RAG-augmented approach.