An Explainable Agentic System for Detection of Conversational Scams with Summary-Based Memory
基于摘要记忆的可解释 Agent 对话诈骗检测系统
🧭 可解释 Agent · 摘要记忆
University of New Haven
以可解释 Agent 融合单消息与对话级检测，引入摘要记忆跨消息推理，在基准上达 97.8% 准确率
📌 工作参考价值（4 点）
- 摘要式记忆机制可迁移至电商客服 Agent：对长对话压缩关键意图与上下文，避免窗口溢出，提升多轮交互下需求理解和推荐准确性。
- 可解释性设计：输出检测理由，可借鉴到推荐系统的透明性解释，例如解释为何推荐某商品，增强用户信任。
- 多阶段检测架构：结合单消息快速判别与对话全局分析，可类比推荐精排-粗排流程，平衡响应延迟与精度。
- 用户研究评估方法：使用 SUS 量表和前后测对比验证用户信任和接受度，可复用于评估搜索推荐 Agent 的用户体验与 AI 辅助效果。