在自主系统中，LLM智能体迅速发展，但用户与智能体之间的信息差距依然存在：沟通成本高昂，而用户的相似偏好进一步限制了信息交流。
本文正式定义了沟通策略，建立了基于文本和用户界面的政策，并评估了在不同环境、角色和模型组合下的沟通策略。
为了构建主动智能体的信息不对称，我们设置了用户-智能体和规划者-执行者的两种互补环境。
实验结果显示，不同交互渠道之间的互补优势：基于文本的交互通常促进任务执行，而结构化的用户界面则提升了智能体的响应质量和角色遵从性。
基于此，我们提出了一种混合方法，结合了这些优势。
此外，我们进一步提出了沟通策略进化（CPE），一个通过回滚和提示级进化来精炼沟通策略的自我进化框架。
在不修改模型的情况下，CPE仅通过提示优化就能在多种设置中实现最佳任务成功率。
我们的研究发现，沟通行为是LLM智能体设计中一个关键但尚未充分探讨的维度。
博主点评： 本文深入探讨了LLM智能体的沟通策略，提出了创新的CPE框架，展示了如何通过优化沟通方式提升智能体的表现。未来的研究可以进一步探索更复杂的交互模式，以增强智能体的用户体验和任务完成能力。