Human-AI Interaction Longitudinal Study Memory-Augmented Agent Relational Dynamics
摘要

本文提出了一项关于记忆增强型对话代理的纵向多模态研究(24 名参与者×10 次会话),探讨系列交互如何演变为关系。研究发现两种动态:会话质量仅影响当下体验,而感知记忆受先前关系状态调节,并通过后续自我披露间接塑造未来 enjoyment。此外,关系由离散的转折点(骤降或激增)界定,这些转折点多模态行为可追踪,且不同转折点具有不同的干预窗口。结果表明,长期人机关系既源于缓慢积累,也取决于突发转折。

AI 推荐理由

论文核心研究记忆增强型代理在长期交互中对人际关系构建的影响机制。

研究机构
Graduate School of Informatics, Kyoto University Equmenopolis, Inc. Tokyo, Japan Waseda University School of Informatics, Kyoto University
论文信息
作者 Ryuichi Sumida, Mao Saeki, Masaki Eguchi, Sadahiro Yoshikawa, Koji Inoue et al.
发布日期 2026-07-16
arXiv ID 2607.14593
相关性评分 9/10 (高度相关)