EmpathyAgent: Can Embodied Agents Conduct Empathetic Actions?

📄 arXiv: 2503.16545v1 📥 PDF

作者: Xinyan Chen, Jiaxin Ge, Hongming Dai, Qiang Zhou, Qiuxuan Feng, Jingtong Hu, Yizhou Wang, Jiaming Liu, Shanghang Zhang

分类: cs.CY, cs.CL

发布日期: 2025-03-19

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出EmpathyAgent基准，评估和提升具身智能体在多场景下的共情行为能力

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

关键词: 具身智能体 共情行为 多模态学习 基准数据集 情感理解

📋 核心要点

  1. 现有具身智能体研究主要关注任务完成和社会交互，缺乏对智能体共情能力，即理解他人情感需求并采取相应行动的关注。
  2. EmpathyAgent基准旨在通过多模态数据和共情任务计划，系统性地评估和提升智能体在不同场景下的共情行为能力。
  3. 实验表明，现有模型在共情行为方面表现不佳，但使用EmpathyAgent训练的Llama3-8B模型显示出增强共情行为的潜力。

📝 摘要（中文）

共情是人际互动的基础，但具身智能体是否能提供类人的共情支持仍不清楚。现有工作主要关注智能体解决任务和社交互动能力，而忽略了智能体理解共情需求和执行共情行为的能力。为了解决这个问题，我们提出了EmpathyAgent，这是第一个评估和增强智能体在不同场景下共情行为的基准。EmpathyAgent包含10,000个多模态样本，以及相应的共情任务计划和三个不同的挑战。为了系统地评估智能体的共情行为，我们提出了一个针对共情的评估套件，用于评估智能体的共情过程。我们对当前模型进行了基准测试，发现表现出共情行为仍然是一个重大挑战。同时，我们使用EmpathyAgent训练了Llama3-8B，发现它可以潜在地增强共情行为。通过建立一个评估共情行为的标准基准，我们希望推进共情具身智能体的研究。我们的代码和数据可在https://github.com/xinyan-cxy/EmpathyAgent公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身智能体缺乏共情能力的问题。现有方法主要关注智能体的任务解决能力和社交互动能力，而忽略了智能体理解和响应人类情感需求的能力。这导致智能体在需要共情的场景下表现不佳，无法提供有效的情感支持。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含多模态数据和共情任务计划的基准数据集EmpathyAgent，并设计相应的评估指标，从而系统地评估和提升智能体的共情行为能力。通过对智能体进行共情场景下的训练和评估，使其能够更好地理解和响应人类的情感需求。

技术框架：EmpathyAgent基准包含以下几个主要组成部分：1) 多模态数据集：包含多种场景下的视觉、听觉和文本信息，用于模拟真实世界的共情场景。2) 共情任务计划：为每个场景提供相应的共情任务目标和步骤，指导智能体执行共情行为。3) 评估套件：包含一系列针对共情的评估指标，用于评估智能体在共情过程中的表现，例如情感理解、行为选择和结果评估。研究者可以使用EmpathyAgent对智能体进行训练和评估，从而提升其共情能力。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了EmpathyAgent，这是第一个专门用于评估和提升具身智能体共情行为的基准。与现有方法相比，EmpathyAgent更加关注智能体的情感理解和响应能力，并提供了一套完整的评估体系。此外，EmpathyAgent还包含多模态数据和共情任务计划，可以更好地模拟真实世界的共情场景。

关键设计：EmpathyAgent数据集包含10,000个多模态样本，涵盖多种不同的共情场景。每个样本包含视觉、听觉和文本信息，以及相应的共情任务计划。评估套件包含一系列针对共情的评估指标，例如情感理解准确率、行为选择合理性和结果满意度。论文还使用了Llama3-8B模型进行实验，并采用微调的方式来提升其共情能力。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有模型在EmpathyAgent基准上表现不佳，表明共情行为对智能体来说仍然是一个挑战。然而，使用EmpathyAgent训练的Llama3-8B模型在共情行为方面表现出显著提升，证明了该基准的有效性。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如智能客服、心理咨询、教育辅助和人机协作等。通过提升智能体的共情能力，可以使其更好地理解和响应人类的情感需求，从而提供更加个性化和有效的情感支持。未来，共情智能体有望在医疗、教育和社会服务等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Empathy is fundamental to human interactions, yet it remains unclear whether embodied agents can provide human-like empathetic support. Existing works have studied agents' tasks solving and social interactions abilities, but whether agents can understand empathetic needs and conduct empathetic behaviors remains overlooked. To address this, we introduce EmpathyAgent, the first benchmark to evaluate and enhance agents' empathetic actions across diverse scenarios. EmpathyAgent contains 10,000 multimodal samples with corresponding empathetic task plans and three different challenges. To systematically evaluate the agents' empathetic actions, we propose an empathy-specific evaluation suite that evaluates the agents' empathy process. We benchmark current models and found that exhibiting empathetic actions remains a significant challenge. Meanwhile, we train Llama3-8B using EmpathyAgent and find it can potentially enhance empathetic behavior. By establishing a standard benchmark for evaluating empathetic actions, we hope to advance research in empathetic embodied agents. Our code and data are publicly available at https://github.com/xinyan-cxy/EmpathyAgent.