ESC-Skills：发现并改进情感支持对话技能

现有的情感支持对话（ESC）系统主要依赖于端到端的响应生成或粗略的策略监督，可解释性有限，对系统技能提升的支持很少。我们提出了 ESC-Skills，这是一个以技能为中心的框架，可以发现并自我发展可执行的情感支持技能。我们首先将局部支持互动建模为干预单元（IU），它捕获寻求者状态、支持干预和响应后情绪变化之间的状态-行动-结果动态。基于从成功和失败的 ESC 对话中提取的 IU，我们构建了 ESC 技能库，这是一个可执行情感支持技能的存储库，其中包含干预指导、适用条件、预期结果和潜在风险。为了进一步提高鲁棒性，我们引入了一个面向多种用户画像的自我演进改进框架，其中 ESC 智能体在 SAGE 评估下与不同的模拟求助者画像进行交互。对生成的交互跟踪进行分析，以识别缺失的技能、不安全的干预措施和特定用户画像下的故障模式，然后通过基于模拟的验证来完善技能库。实验结果表明，ESC-Skills 提高了响应级别的质量和对话级别的情感结果，同时提供了更多可解释和可控的支持行为。我们将在https://github.com/aliyun/qwen-dianjin 发布代码、提示和ESC技能库。