LLMベースの顧客サポートエージェントにおける自律性と信頼性のバランス

大規模言語モデル（LLM）は、高度な自律性を持つタスクを実行できるようになってきていますが、顧客サポートなどの高価値なユースケースへの展開には、信頼性と一貫性を優先する必要があります。研究によると、高度な自律性を持つエージェントは理想的な環境では優れていますが、現実世界の顧客サポートには、知識のギャップ、予測不可能なユーザー行動、時間的な制約などの課題があります。これを解決するために、新しい指標であるpass^kが開発され、シミュレートされた顧客とのやり取りを通じてテストされました。その結果、高度な自律性を持つエージェントは、複雑なタスクにおいて信頼性の問題を抱えていることが示されました。解決策は？「Give Fin a Task」エージェントです。これは、エージェントの自律性を制限し、ステップバイステップの手順を用いることで信頼性を向上させ、複雑なタスクをより単純なモジュールに分解します。このアプローチは、現実世界の顧客サポートシナリオにおけるLLMのパフォーマンスを向上させるための有望な方法です。