A maioria dos assistentes baseados em grandes modelos de linguagem (LLMs) é ajustada para atender a uma única pessoa. Segundo o artigo Multi-User Large Language Model Agents, nesse modelo a instrução de um usuário dominante é tratada como a única fonte de autoridade e de utilidade. Só que essas ferramentas estão entrando em fluxos de trabalho de equipes e de organizações, onde várias pessoas, com papéis, preferências e níveis de autoridade distintos, precisam usar o mesmo agente.
Por que isso é um problema
Os autores descrevem esse cenário como um problema de decisão com múltiplos principais: o agente precisa levar em conta vários usuários cujos interesses podem entrar em conflito. Segundo a fonte, somam-se a isso a assimetria de informação entre as pessoas e restrições de privacidade, o que torna os conflitos inevitáveis.
Como os pesquisadores testaram
O trabalho propõe um protocolo de interação multiusuário e três cenários de estresse para avaliar três capacidades: seguir instruções, preservar a privacidade e coordenar tarefas.
