Design e Avaliação de Plataforma Baseada em Agentes Generativos para Pesquisa em Interação Humano-Assistente: Um Relato de 10 Estudos com Usuários

Projetar e avaliar agentes assistentes personalizados e proativos continua sendo um desafio devido ao tempo, custo e preocupações éticas associadas à experimentação com humanos no circuito. Métodos existentes de Interação Humano-Computador (IHC) frequentemente requerem configuração física extensa e participação humana, o que introduz preocupações de privacidade e limita a escalabilidade. Ambientes simulados oferecem uma solução parcial, mas geralmente são limitados por cenários baseados em regras e ainda dependem fortemente da entrada humana para guiar as interações e interpretar os resultados. Avanços recentes em grandes modelos de linguagem (LLMs) introduziram a possibilidade de agentes generativos capazes de simular comportamento humano realista, raciocínio e dinâmicas sociais. Contudo, sua eficácia em modelar interações humano-assistente permanece amplamente inexplorada. Para preencher essa lacuna, apresentamos uma plataforma de simulação baseada em agentes generativos projetada para simular interações humano-assistente. Identificamos dez estudos anteriores sobre agentes assistentes que abrangem diferentes aspectos do design de interação e replicamos esses estudos usando nossa plataforma de simulação. Nossos resultados mostram que experimentos totalmente simulados utilizando agentes generativos podem aproximar aspectos chave das interações humano-assistente. Com base nessas simulações, somos capazes de replicar as conclusões centrais dos estudos originais. Nosso trabalho oferece uma abordagem escalável e custo-efetiva para estudar o design de agentes assistentes sem a necessidade de sujeitos humanos ao vivo. Recursos adicionais e materiais do projeto estão disponíveis em https://dash-gidea.github.io/