何时我可以帮助你？主动性对群体人机协作的影响
本研究探讨了在多人群组人机协作中机器人主动性的影响。通过一个协作密室逃脱实验，比较了反应式（仅在被呼叫时回应）和主动式（持续监听、自主贡献、定期重新发起交互）两种交互模型。结果显示，主动模型显著增加了互动频率，而反应模型在整体成功率上更高（92.86% vs 71.42%）。效果因用户先前的LLM经验、机器人经验和性格特质而异。
来源arXiv Robotics作者: Thomas Vitry, Vanessa Maeder, Kieran Edgeworth, Asihati Hazaiti, Doga Deniz Ates, Connor G\"ade, Jan-Gerrit Habekost, Dennis Becker, Stefan Wermter
机器人主动性问题一直是多人群组人机协作中的核心挑战。一部主动干预的机器人可能及时提供帮助，但也可能破坏协调、分散注意力或打断对话顺序；而被动的机器人虽能保持人类控制权，却可能错过协助良机。为深入探究这一设计难题，研究团队设计了一项协作密室逃脱实验，让两人一组的参与者与一个人形机器人共同完成任务。
实验采用两种交互模型：反应式模型下，机器人仅在直接被呼叫时回应；主动式模型下，机器人持续监听环境、自主贡献想法并定期重新发起交互。研究人员通过解谜表现、交互频率以及Godspeed和RoSAS量表评估两种模型。
结果表明，主动模型大幅提升了交互频率，但反应模型在整体成功率上更高（92.86%对71.42%）。更关键的是，效果受到参与者先前经验和性格的显著调节：有大语言模型使用经验的参与者在反应条件下更快解开早期谜题；有机器人经验的参与者及内向型参与者对两种模型的评价存在显著差异。这些发现表明，机器人主动性的影响同时受用户先前经验、人格特质以及群体需求的共同塑造。
该研究于2026年发表在RO-MAN 2026会议上，为设计适应性人机协作系统提供了重要参考。