MADS：多智能体对话模拟提升对话智能体鲁棒性
原文标题：MADS: Multi-Agent Dialog Simulation for Robust Conversational Agents
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研究人员提出 MADS（多智能体对话模拟），一种合成数据生成流水线，可注入对抗性对话并生成结构化、多样化的对话轨迹，覆盖真实场景中的失败路径。基于 MADS 构建了 MADS-Bench 基准，涵盖六个领域、55 种人格和 1095 段对话，其中约 66% 包含易失败场景。研究采用监督微调（SFT）与可验证奖励强化学习（RLVR）两阶段训练方法评估模型鲁棒性。
- 问题
- 任务型对话智能体在用户不配合时表现脆弱，缺乏对抗轨迹训练数据。
- 方法
- 多智能体对话模拟流水线注入对抗对话，生成结构化失败路径轨迹并构建基准。
- 结果
- MADS-Bench 覆盖 6 个领域、55 种人格、1095 段对话，约 66% 含易失败场景；用 SFT 加 RLVR 两阶段评估。
- 影响
- 为函数调用智能体提供可训练的对抗对话数据与鲁棒性评测集。
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