정신건강 분야에서 AI 에이전트의 역할이 확대되고 있으나, 대화 이면에 암묵적으로 내재된 의도와 정서적 맥락을 포착하지 못해 응답의 깊이에 한계가 존재한다. 본 연구는 지식그래프 기반 사건-결과 상식 추론에 특화된 추론을 생성하는 Reasoner, 이를 바탕으로 응답을 작성하는 Responder, 응답을 평가하는 Judger로 구성된 공감 대화 에이전트 플랫폼을 제안한다. 본 구조는 지속적 학습을 위한 환경으로 확장 가능하며, 정신건강 영역의 공감 기반 인간-AI 상호작용과 지속 가능한 AI 서비스 운영에 기여할 것으로 기대된다.
목차
Abstract Introduction Related work 공감 대화 생성 멀티 에이전트 시스템 Methods Reasoner Agent : 지식그래프 기반 상식 추론 Responder Agent : 응답 후보 생성 Judger Agent : 응답 평가 및 선택 Experimental results 실험 설정 실험 결과 Discussion Conclusion Acknowledgments References