A Multi-Agent Framework with Structured Reasoning and Reflective Refinement for Multimodal Empathetic Response Generation

📄 arXiv: 2604.18988v1 📥 PDF

作者: Liping Wang, Cheng Ye, Weidong Chen, Peipei Song, Bo Hu, Zhendong Mao

分类: cs.CV

发布日期: 2026-04-21

备注: Submitted to ACM Multimetida 2026

💡 一句话要点

提出一种多智能体框架，通过结构化推理和反思精炼提升多模态情感共鸣回复生成效果。

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

关键词: 多模态情感共鸣回复生成 多智能体框架 结构化推理 反思精炼 情感感知 情感预测 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有MERG方法采用隐式单次生成范式，忽略了情感感知的结构性和人类情感的复杂性，导致情感判断失真和共鸣不足。
  2. 论文提出多智能体框架，通过结构化情感推理到生成模块显式分解回复生成过程，并利用全局反思和精炼模块消除情感偏差。
  3. 实验结果表明，该模型在IEMOCAP和MELD等基准测试中，相比现有方法，展现出更优越的情感共鸣回复生成能力。

📝 摘要（中文）

多模态情感共鸣回复生成(MERG)旨在基于用户的多模态上下文生成情感丰富且具有共鸣的回复。现有方法通常依赖于从多模态上下文到最终回复的隐式单次生成范式，忽略了MERG的两个内在特征：(1)人类对情感线索的感知本质上是结构化的，而不是直接映射。传统范式忽略了情感感知的层次递进，导致情感判断失真。(2)鉴于人类情感的内在复杂性和模糊性，传统范式容易产生显著的情感偏差，最终导致次优的共鸣。本文提出了一种用于MERG的多智能体框架，通过结构化推理和反思精炼来增强共鸣。具体来说，我们首先引入了一个结构化的情感推理到生成模块，该模块通过多模态感知、一致性感知的情感预测、务实策略规划和策略指导的回复生成来显式地分解回复生成过程，从而提供了一条从多模态证据到回复实现的更清晰的中间路径。此外，我们开发了一个全局反思和精炼模块，其中全局反思智能体对中间状态和生成的回复执行逐步审计，消除现有的情感偏差和共鸣错误，并触发有针对性的再生。总的来说，这种闭环框架使我们的模型能够在迭代过程中逐步提高情感感知的准确性并消除情感偏差。在IEMOCAP和MELD等多个基准上的实验表明，与最先进的方法相比，我们的模型具有卓越的情感共鸣回复生成能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态情感共鸣回复生成(MERG)任务中，现有方法由于忽略情感感知的结构性和人类情感的复杂性而导致的情感判断失真和共鸣不足的问题。现有方法通常采用隐式的单次生成范式，无法有效捕捉情感的层次递进关系，并且容易受到情感偏差的影响。

核心思路：论文的核心思路是通过引入多智能体框架，将回复生成过程分解为结构化的推理过程，并利用全局反思机制来消除情感偏差。这种结构化的推理过程能够更准确地捕捉情感线索，而全局反思机制则能够纠正模型在生成过程中产生的情感错误，从而提高回复的情感共鸣能力。

技术框架：该框架包含两个主要模块：结构化情感推理到生成模块和全局反思和精炼模块。结构化情感推理到生成模块包含多模态感知、一致性感知的情感预测、务实策略规划和策略指导的回复生成四个阶段。全局反思和精炼模块则通过全局反思智能体对中间状态和生成的回复进行审计，并触发有针对性的再生。整个框架形成一个闭环，使模型能够在迭代过程中逐步提高情感感知的准确性并消除情感偏差。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个多智能体框架，将MERG任务分解为结构化的推理过程，并引入了全局反思机制。这种结构化的推理过程能够更准确地捕捉情感线索，而全局反思机制则能够纠正模型在生成过程中产生的情感错误。与现有方法相比，该框架能够更有效地提高回复的情感共鸣能力。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：(1)结构化情感推理到生成模块中各个阶段的具体实现方式，例如，如何进行多模态感知、如何进行一致性感知的情感预测等。(2)全局反思和精炼模块中全局反思智能体的设计，例如，如何对中间状态和生成的回复进行审计、如何判断情感偏差和共鸣错误等。(3)损失函数的设计，例如，如何鼓励模型生成情感丰富且具有共鸣的回复。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该模型在IEMOCAP和MELD等基准测试中，相比现有最先进的方法，在情感共鸣回复生成方面取得了显著的提升。具体性能数据（例如，在特定指标上的提升幅度）需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、情感聊天机器人、心理咨询等领域。通过生成更具情感共鸣的回复，可以提升用户体验，增强人机交互的自然性和有效性。未来，该技术有望在人机协作、情感计算等领域发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

Multimodal empathetic response generation (MERG) aims to generate emotionally engaging and empathetic responses based on users' multimodal contexts. Existing approaches usually rely on an implicit one-pass generation paradigm from multimodal context to the final response, which overlooks two intrinsic characteristics of MERG: (1) Human perception of emotional cues is inherently structured rather than a direct mapping. The conventional paradigm neglects the hierarchical progression of emotion perception, leading to distorted emotional judgments. (2) Given the inherent complexity and ambiguity of human emotions, the conventional paradigm is prone to significant emotional biases, ultimately resulting in suboptimal empathy. In this paper, we propose a multi-agent framework for MERG, which enhances empathy through structured reasoning and reflective refinement. Specifically, we first introduce a structured empathetic reasoning-to-generation module that explicitly decomposes response generation via multimodal perception, consistency-aware emotion forecasting, pragmatic strategy planning, and strategy-guided response generation, providing a clearer intermediate path from multimodal evidence to response realization. Besides, we develop a global reflection and refinement module, in which a global reflection agent performs step-wise auditing over intermediate states and the generated response, eliminating existing emotional biases and empathy errors, and triggering targeted regeneration. Overall, such a closed-loop framework enables our model to gradually improve the accuracy of emotion perception and eliminate emotion biases during the iteration process. Experiments on several benchmarks, e.g., IEMOCAP and MELD, demonstrate that our model has superior empathic response generation capabilities compared to state-of-the-art methods.