ABRA: Agent-Bound UI per la comunicazione tra persone e agenti oltre la chat, con viste riutilizzabili

Abstract degli autori

Gli agenti possono creare rappresentazioni ricche, ma queste vengono usate raramente come mezzo per esprimere le intenzioni degli utenti. Presentiamo Agent-Bound UI, un modello di interazione che separa le strutture di interazione riutilizzabili dai significati specifici di ciascun compito. Gli agenti associano significati specifici di un compito alle interazioni in viste riutilizzabili e pubblicano le associazioni risultanti come stato condiviso. In questo modo, persone e agenti possono comprendere e usare spazi condivisi il cui significato varia da un compito all’altro. Abbiamo realizzato ABRA, un prototipo di Agent-Bound UI indipendente dal framework, in cui utenti e agenti collaborano tramite chat e canvas interattivi condivisi. Presentiamo ABRA attraverso un caso d’uso rappresentativo e valutiamo quattro agenti basati su LLM nella creazione di canvas, nella risoluzione delle conseguenze dal lato del proprietario e nell’invocazione tra agenti. Il codice e il video dimostrativo sono disponibili all’indirizzo https://github.com/megagonlabs/abra.