澄清用户专业水平：迈向按用户熟练程度定制回复的主动式对话智能体

在信息获取场景中，对话智能体正经历从被动工具向主动式个性化助手的演进。这一演进的一个关键方面，是能够根据用户独特的需求与期望来调整策略性交互。与现有研究聚焦于主动澄清查询歧义不同，我们以澄清用户的专业水平为中心，以便定制回复、提升用户理解。我们发现，现有智能体难以仅凭查询判断用户的专业水平，这一局限使其无法动态调整自己的回复。为弥补这一缺口，我们提出PASSING，使智能体能够通过有针对性的询问主动澄清用户的专业水平。这由我们的What-to-ask（问什么）与How-to-ask（怎么问）策略实现，二者由LLM自博弈（self-play）归纳而来。我们的大量实验也证明了方法的优越性。我们相信，PASSING代表了迈向更以人为本的对话智能体的重要一步。