Long-term Task-oriented Agent: Proactive Long-term Intent Maintenance in Dynamic Environments
作者: Qinglong Shi, Donghai Wang, Hantao Zhou, Jiguo Li, Jun Xu, Jiuchong Gao, Jinghua Hao, Renqing He
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2026-01-14
备注: 8 pages, 2 figures
💡 一句话要点
提出主动式任务导向Agent，解决动态环境中长期意图维护问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 任务导向Agent 长期意图维护 动态环境 主动式交互 数据合成 基准测试 意图条件监控 事件触发跟进
📋 核心要点
- 现有大语言模型Agent主要采用被动式交互，仅响应短期会话中的即时查询，无法维护长期用户意图。
- 论文提出一种主动式Agent，通过意图条件监控和事件触发跟进，实现对动态环境的适应和长期意图的维护。
- 实验表明，使用合成数据微调的模型在复杂任务中表现出色，任务完成率显著提升，验证了所提方法的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新的主动式任务导向Agent交互范式，旨在弥合相对静态的用户需求和动态变化的环境之间的差距。该Agent通过两个关键能力实现主动性：(i)意图条件监控：Agent基于对话历史自主制定触发条件；(ii)事件触发跟进：Agent在检测到有用的环境更新时主动与用户交互。为了构建复杂、多轮的动态环境对话数据，我们设计了一个高质量的数据合成流程。此外，我们提出了一个新的基准测试ChronosBench，以解决动态环境中任务导向交互缺乏评估标准的问题。我们评估了一些领先的闭源和开源模型，揭示了它们在长期任务导向交互中的缺陷。通过使用合成数据进行监督学习微调的模型，在用户意图发生变化等复杂任务中，任务完成率达到85.19%，优于其他测试模型，验证了数据驱动策略的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有任务导向Agent主要采用被动响应模式，无法有效维护用户的长期意图，并且难以适应动态变化的环境。这导致Agent在需要长期规划和环境感知的任务中表现不佳。现有方法缺乏对环境变化的监控和主动响应机制，无法及时根据环境变化调整策略，满足用户不断变化的需求。
核心思路：本文的核心思路是赋予Agent主动性，使其能够根据用户的长期意图和环境变化，主动制定监控策略并触发相应的行动。通过“意图条件监控”和“事件触发跟进”两个关键机制，Agent能够自主学习用户意图，并根据环境变化主动与用户交互，从而更好地完成任务。这种主动性弥补了传统被动式Agent的不足，使其能够更好地适应动态环境。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 对话历史分析模块：用于分析用户对话历史，提取用户意图和任务目标。2) 意图条件监控模块：根据用户意图，自主制定环境监控条件。3) 环境感知模块：实时感知环境变化，检测是否满足触发条件。4) 事件触发跟进模块：当环境变化满足触发条件时，主动与用户交互，提供更新信息或建议。5) 任务执行模块：根据用户反馈和环境变化，执行相应的任务。
关键创新：最重要的技术创新点在于Agent的主动性设计，即“意图条件监控”和“事件触发跟进”机制。与传统的被动式Agent不同，该Agent能够自主学习用户意图，并根据环境变化主动采取行动。此外，高质量的数据合成流程和新的基准测试ChronosBench也为该领域的研究提供了重要资源。
关键设计：在“意图条件监控”模块中，使用了基于规则和机器学习相结合的方法，自动生成监控条件。在“事件触发跟进”模块中，使用了基于强化学习的方法，优化Agent的交互策略。数据合成流程中，使用了多种数据增强技术，保证数据的多样性和质量。ChronosBench基准测试中，设计了多种复杂场景，包括用户意图变化、环境动态变化等，以全面评估Agent的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用合成数据微调的模型在ChronosBench基准测试中表现出色，任务完成率达到85.19%，显著优于其他测试模型。这表明该方法能够有效提升Agent在动态环境中长期任务导向交互的能力。此外，实验还验证了“意图条件监控”和“事件触发跟进”机制的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能助理、智能家居、自动驾驶等领域。例如，智能助理可以根据用户的长期购物清单，主动监控商品价格变化，并在价格降到用户期望值时提醒用户。在自动驾驶领域，Agent可以根据用户的目的地和交通状况，主动规划最佳路线，并及时调整路线以应对突发事件。该研究有助于提升人机交互的效率和用户体验。
📄 摘要（原文）
Current large language model agents predominantly operate under a reactive paradigm, responding only to immediate user queries within short-term sessions. This limitation hinders their ability to maintain long-term user's intents and dynamically adapt to evolving external environments. In this paper, we propose a novel interaction paradigm for proactive Task-oriented Agents capable of bridging the gap between relatively static user's needs and a dynamic environment. We formalize proactivity through two key capabilities, (i) Intent-Conditioned Monitoring: The agent autonomously formulates trigger conditions based on dialog history; (ii) Event-Triggered Follow-up: The agent actively engages the user upon detecting useful environmental updates. We introduce a high-quality data synthesis pipeline to construct complex, multi-turn dialog data in a dynamic environment. Furthermore, we attempt to address the lack of evaluation criteria of task-oriented interaction in a dynamic environment by proposing a new benchmark, namely ChronosBench. We evaluated some leading close-source and open-source models at present and revealed their flaws in long-term task-oriented interaction. Furthermore, our fine-tuned model trained using synthetic data for supervised learning achieves a task completion rate of 85.19% for complex tasks including shifts in user intent, outperforming other models under test. And the result validated the effectiveness of our data-driven strategy.