研究者らは、タスクの文脈、ユーザーの目標、状況の緊急性に基づいてエージェントの比喩的ペルソナと人格表現の強度を同時に適応させる、大規模言語モデルベースの対話エージェント向けの流動的な人格フレームワークを提案している。

このフレームワークは、中程度の人格表現が、目標指向タスクにおける信頼性、楽しさ、採用意向において、低すぎるまたは高すぎる極端な表現を上回ることを示唆している。さらに、文脈に適切な比喩は、ユーザー体験と採用率の点で静的な一面的アシスタントを上回ることが示されている。

このアプローチは、医療情報検索、フィットネスコーチング、内省的学習などのドメイン間でダイナミクス、緊急性、形式性が変化する際にペルソナとスタイルを固定することによる不整合リスクに対処することを目的としている。