ESC-스킬: 정서적 지지 대화를 위한 기술 발견 및 자기 진화

초록

기존의 정서 지원 대화(ESC) 시스템은 주로 종단간 응답 생성 또는 개략적인 전략 감독에 의존하여 해석 가능성이 제한적이고 체계적인 기술 향상을 거의 지원하지 않는다. 우리는 실행 가능한 정서 지원 기술을 발견하고 자기 진화시키는 기술 중심 프레임워크인 ESC-Skills를 제안한다. 먼저 국소적 지원 상호작용을 중재 단위(Intervention Units, IUs)로 모델링하며, 이는 치료 요구자 상태, 지원 중재, 응답 후 정서 변화 간의 상태-행동-결과 역학을 포착한다. 성공 및 실패한 ESC 대화에서 추출된 IU를 기반으로, 중재 지침, 적용 조건, 예상 결과, 잠재적 위험을 포함하는 실행 가능한 정서 지원 기술의 저장소인 ESC-Skills 뱅크를 구축한다. 견고성을 더욱 향상시키기 위해, ESC 에이전트가 SAGE 평가 하에 다양한 시뮬레이션된 치료 요구자 프로필과 상호작용하는 다중 프로필 자기 진화적 개선 프레임워크를 도입한다. 결과 상호작용 궤적을 분석하여 누락된 기술, 안전하지 않은 중재, 프로필별 실패 패턴을 식별하고, 이를 시뮬레이션 기반 검증을 통해 Skills 뱅크를 개선하는 데 사용한다. 실험 결과는 ESC-Skills가 응답 수준 품질과 대화 수준 정서 결과를 모두 개선하면서 더 해석 가능하고 통제 가능한 지원 행동을 제공함을 보여준다. 코드, 프롬프트, ESC-Skills 뱅크를 https://github.com/aliyun/qwen-dianjin에서 공개할 예정이다.

English

Existing emotional support conversation (ESC) systems mainly rely on end-to-end response generation or coarse strategy supervision, offering limited interpretability and little support for systematic skill improvement. We propose ESC-Skills, a skill-centric framework that discovers and self-evolves executable emotional support skills. We first model localized support interactions as Intervention Units (IUs), which capture state--action--outcome dynamics between seeker states, support interventions, and post-response emotional changes. Based on IUs extracted from both successful and failed ESC dialogues, we construct the ESC-Skills Bank, a repository of executable emotional support skills containing intervention guidance, applicability conditions, expected outcomes, and potential risks. To further improve robustness, we introduce a multi-profile self-evolutionary refinement framework in which an ESC agent interacts with diverse simulated seeker profiles under SAGE evaluation. The resulting interaction traces are analyzed to identify missing skills, unsafe interventions, and profile-specific failure patterns, which are then used to refine the Skills Bank through simulation-based verification. Experimental results demonstrate that ESC-Skills improves both response-level quality and dialogue-level emotional outcomes while providing more interpretable and controllable support behaviors. We will release the code, prompts, and ESC-Skills Bank at https://github.com/aliyun/qwen-dianjin.