Conversations in Space: Structuring Non-Linear LLM Interactions on a Canvas
作者: Rifat Mehreen Amin, Alperen Adatepe, Daniela Fernandes, Daniel Buschek, Andreas Butz
分类: cs.HC, cs.CL
发布日期: 2026-05-15
💡 一句话要点
提出CanvasConvo以解决线性对话结构限制问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 对话系统 大型语言模型 非线性交互 可视化工具 用户体验 探索性工作流 人机交互
📋 核心要点
- 现有的对话界面通常采用线性结构，限制了用户对不同思路的探索和长时间交互的管理。
- CanvasConvo通过将线性聊天转变为分支对话树，允许用户在对话中直接创建和探索不同的场景。
- 在为期5-7天的实地研究中，24名参与者的反馈表明，非线性结构显著提升了探索性工作流的效率和灵活性。
📝 摘要（中文）
基于大型语言模型(LLMs)的对话界面广泛应用于创意和分析，但其线性结构限制了替代方案的探索和长时间交互的管理。我们提出CanvasConvo，这是一种对话界面概念，将线性聊天转变为嵌入在空间画布中的分支对话树。CanvasConvo使用户能够通过直接从对话内容分支来探索假设场景，支持替代方向的并行发展。这些分支在画布上可视化，同时与熟悉的聊天界面集成，允许用户在线性和非线性交互之间切换。时间线导航、自动标记和总结、上下文感知控制等功能支持结构化交互和连续性。我们在为期5-7天的实地研究中评估了CanvasConvo，结果表明非线性对话结构支持LLM基础工作中的探索性工作流和不同的交互方式。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有对话界面线性结构的局限性，导致用户在进行创意和分析时无法有效探索替代方案和管理长时间交互。
核心思路：CanvasConvo的核心思路是将传统的线性对话转变为可视化的分支对话树，用户可以在对话中直接创建分支，从而支持多条思路的并行发展。这样的设计使得用户能够更灵活地探索不同的对话路径。
技术框架：CanvasConvo的整体架构包括一个嵌入式画布，用户可以在其中创建和管理对话分支。主要模块包括对话内容的输入、分支生成、可视化展示和上下文管理。用户可以通过时间线导航和上下文感知控制来增强交互体验。
关键创新：CanvasConvo的最重要创新在于将线性对话转化为非线性结构，使得用户能够在对话中自由探索不同的思路。这一设计与现有方法的本质区别在于其支持并行发展和可视化管理。
关键设计：在技术细节上，CanvasConvo实现了自动标记和总结功能，帮助用户快速回顾对话内容。此外，系统还提供上下文感知的控制选项，如目标设定和可重用提示，以支持结构化的交互。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在为期5-7天的实地研究中，24名参与者的反馈显示，CanvasConvo显著提升了用户在LLM基础工作中的探索性工作流。参与者表示，非线性对话结构使得他们能够更有效地管理和切换不同的思路，提升了整体交互体验。
🎯 应用场景
CanvasConvo的潜在应用场景包括创意工作坊、项目管理和教育培训等领域。通过提供非线性对话结构，用户能够更高效地进行头脑风暴和决策分析，提升团队协作的灵活性和创造力。未来，该技术有望在更多需要复杂交互的领域得到应用，推动人机交互的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Conversational interfaces powered by large language models (LLMs) are widely used for ideation and analysis, yet their linear structure limits exploration of alternatives and management of long-running interactions. We present CanvasConvo, a conversational interface concept that transforms linear chat into a branching conversation tree embedded in a spatial canvas. CanvasConvo enables users to explore what-if scenarios by branching directly from conversational content, supporting parallel development of alternative directions. These branches are visualized on a canvas while remaining integrated with a familiar chat interface, allowing users to switch between linear and non-linear interaction. Features such as timeline-based navigation, automatic tagging and summarization, and context-aware controls (e.g., goals, reusable prompts) support structured interaction and continuity. We evaluated CanvasConvo in a 5-7 day field study with 24 participants. Our findings highlight how non-linear conversational structures support exploratory workflows and different interactions in LLM-based work.