DialogLab
Google Research · Produktivität
DialogLab ist ein Open-Source-Framework von Google Research, mit dem Sie Gruppengespräche zwischen Menschen und KI verfassen, simulieren und testen. Es ist ein Tool zum Prototyping von Gesprächen mit mehreren Beteiligten, nicht von Zweiergesprächen. Es bietet eine einheitliche Oberfläche, um die Personas der Agenten zu definieren, die Gruppenstruktur zu verwalten, Regeln für Sprechreihenfolge und Unterbrechungen festzulegen und ein geskriptetes Narrativ mit live improvisierten Beiträgen zu mischen. Wenn Ihre Arbeit um Gruppendialoge statt um einen einzelnen Strang kreist, ist es genau für diese Lücke gebaut.
Über DialogLab
Was ist DialogLab
DialogLab ist ein Forschungprototyp, der sich einem Problem widmet, das die meiste KI-Software überspringt: echte Gespräche laufen selten zu zweit ab. Teambesprechungen, Familienessen, Klassendiskussionen und Podiumsrunden mit Publikumsfragen bringen mehrere Sprecher, wechselnde Rollen und Unterbrechungen mit sich, die Chatprodukte mit einem einzigen Zug nicht gut abbilden.
Das Framework, vorgestellt auf der ACM UIST 2025, trennt die soziale Anlage eines Gesprächs von seinem zeitlichen Ablauf. Sie stellen ein, wer im Raum ist (Rollen, Untergruppen, Beziehungen). Dann legen Sie fest, wie der Dialog verläuft (Phasen, Reihenfolgen der Beiträge, Interaktionsstile). Diese Trennung ergibt ein flexibles Autorenmodell statt eines starren Skripts pro Szene.
Es ist keine Chat-App für Endnutzer. Das ist die wichtigste Einschränkung. DialogLab ist ein Open-Source-Forschungsobjekt, also rechnen Sie mit einer technischen Einrichtung und einem Erlebnis auf Prototypenniveau. Es richtet sich an Designer, Forscher und Entwickler, die Gruppendynamik modellieren müssen, nicht an Gelegenheitsnutzer, die einen schnellen Chatbot wollen.
Erste Schritte
- Holen Sie das Framework aus dem offiziellen DialogLab-Code-Repository, das im Blog von Google Research verlinkt ist.
- Öffnen Sie den visuellen Editor und platzieren Sie Avatare und geteilte Inhalte auf der Drag-and-Drop-Fläche.
- Richten Sie die Gruppendynamik ein: Erstellen Sie die oberste Gruppe, fügen Sie Parteien mit unterschiedlichen Rollen hinzu und definieren Sie jeden Teilnehmer als menschliches oder KI-Element.
- Bauen Sie den Gesprächsverlauf, indem Sie Ausschnitte hinzufügen, und legen Sie dann Teilnehmer, Reihenfolgen der Beiträge und Interaktionsstile für jede Phase fest.
- Starten Sie eine Simulation in der Live-Vorschau, wechseln Sie in den Modus der menschlichen Steuerung, um vorgeschlagene KI-Antworten anzunehmen oder zu bearbeiten, und prüfen Sie das Verifizierungs-Dashboard.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von DialogLab.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Gesprächsdesigner und UX-Forscher, die Abläufe mit mehreren Beteiligten prototypen müssen, bevor sie sich auf eine Entwicklung festlegen, mit dem Hinweis, dass sie mit einer Open-Source-Einrichtung vertraut sein sollten
- Spielautoren und Narrative-Designer, die nicht spielbare Figuren wollen, die glaubwürdig miteinander und mit dem Spieler sprechen
- Lehrende und Sozialforscher, die eine kontrollierte Umgebung brauchen, um Gruppendynamik zu untersuchen, ohne große Gruppen zusammenzustellen
Aufgaben
- Eine Podiumsdiskussion mit getrennten Rollen für Referenten und Publikum modellieren, einschließlich wer wann spricht und wie Unterbrechungen ablaufen
- Ein schwieriges Gespräch proben, etwa ein Bewerbungsgespräch oder eine Rede, vor einem simulierten Publikum
- Moderationsstile erproben, indem Sie vergleichen, wie sich eine Diskussion unter kooperativen gegenüber streitbaren Interaktionseinstellungen verhält
Szenarien
- Vorbereitung einer Fragerunde auf einer Konferenz, bei der Fragen von mehreren simulierten Teilnehmern zugleich kommen
- Frühe Phase des Spieldesigns, in der Dialogzweige erkundet werden müssen, bevor Budget für das Skript ausgegeben wird
- Forschung zur Gruppendynamik, bei der Sprechreihenfolgen und Stimmungsmuster gemessen und zwischen Bedingungen verglichen werden müssen
Wichtigste Funktionen
Arbeitsablauf: verfassen, testen, prüfen
DialogLab führt Ersteller durch drei Stufen: verfassen, testen und prüfen. Sie bauen die Szene, lassen sie als Simulation laufen und sehen sich das Ergebnis dann in einem Dashboard an. Jede Stufe speist die nächste, sodass eine Änderung am Entwurf erneut getestet werden kann, ohne das ganze Gespräch neu zu bauen.
Modellierung der Gruppendynamik
Das Framework behandelt die soziale Anlage eines Gesprächs als eigene Ebene. Eine Gruppe ist der oberste Container, Parteien sind Untergruppen mit unterschiedlichen Rollen, und Elemente sind die einzelnen Teilnehmer oder geteilte Inhalte wie eine Folie. So definieren Sie einen realistischen Raum statt einer flachen Liste von Sprechern.
Gesprächsverlauf mit Ausschnitten
Zeitleisten zerfallen in Ausschnitte, von denen jeder eine Phase des Dialogs mit eigenen Teilnehmern, eigener Reihenfolge der Beiträge und eigenem Interaktionsstil darstellt. Sie können eine Struktur wie Eröffnung, Debatte und Konsens verfassen und Regeln für Unterbrechungen und kurze Zwischenrufe festlegen, damit der Verlauf weniger mechanisch wirkt.
Visuelle Drag-and-Drop-Fläche
Die Oberfläche nutzt eine Fläche, auf der Sie Avatare und Inhalte aus Bibliotheken positionieren. Inspektor-Fenster übernehmen die feinere Einrichtung, von der Persona eines Avatars bis zu den Interaktionsmustern innerhalb eines einzelnen Ausschnitts. Das ist ein visuelles Bearbeitungsmodell, kein Arbeitsablauf mit Konfigurationsdateien.
Simulation mit Mensch in der Schleife
Ein Live-Vorschaufenster zeigt das laufende Transkript, und der Modus der menschlichen Steuerung schlägt KI-Antworten in einem Prüffenster vor. Sie können jeden Vorschlag bearbeiten, annehmen oder verwerfen, was die Beiträge der KI während des Tests unter Ihrer Hand hält, statt sie ungeprüft laufen zu lassen.
Automatisch erzeugte Gesprächsimpulse
Um manuelles Schreiben zu verringern, erzeugt DialogLab Gesprächsimpulse, die Sie auf ein bestimmtes narratives Ziel hin abstimmen können. Das soll den ersten Durchgang beim Verfassen beschleunigen und nicht Ihr eigenes Schreiben ersetzen.
Drei Testmodi
Sie können eine Gruppendiskussion unter drei Bedingungen testen: menschliche Steuerung, bei der Sie über Themenwechsel und Nachfragen lenken; autonom, bei der Agenten in einer festen Reihenfolge teilnehmen; und reaktiv, bei der ein Agent nur antwortet, wenn er direkt erwähnt wird. So vergleichen Sie, wie viel Automatisierung eine Szene wirklich braucht. Der Punkt ist, das richtige Gleichgewicht für die KI-Dialogsimulation zu finden.
Verifizierungs-Dashboard
Das Verifizierungs-Dashboard dient als Diagnosewerkzeug. Es zeigt die Verteilung der Sprechbeiträge und den Stimmungsverlauf, sodass Sie ein Ungleichgewicht in einem Gespräch erkennen, ohne das rohe Transkript Zeile für Zeile zu lesen, was bei langen Sitzungen echte Zeit spart. Das spart wirklich Zeit. Lange Transkripte sind von Hand schwer zu überfliegen.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Behandelt Dialoge mit mehreren Beteiligten von Haus aus und deckt Rollen, Untergruppen und Unterbrechungen ab, die Chat-Tools mit einem einzigen Zug nicht modellieren
- Open Source und kostenlos nutzbar, mit einer veröffentlichten Arbeit und einem Code-Repository dahinter
- Der Modus der menschlichen Steuerung erlaubt feine Lenkung während der Simulation, die Tester als die fesselndste und realistischste Option bewerteten
- Visuelles Verfassen mit automatisch erzeugten Impulsen senkt den Aufwand, bis eine erste funktionierende Szene steht
- Das Verifizierungs-Dashboard macht Muster bei Sprechbeiträgen und Stimmung schnell sichtbar
Nachteile
- Es ist ein Forschungprototyp, also sind Feinschliff und Dokumentation dünner als bei einem kommerziellen Produkt
- Es gibt kein gehostetes Produkt und keine Preisseite und keine API, was bedeutet, dass die Einbindung in eine bestehende Kette nicht von Haus aus unterstützt wird
- Ergebnisse zu erzielen erfordert eine technische Einrichtung und Vertrautheit mit Open-Source-Werkzeugen, was nicht technische Nutzer ausschließt
- Die Bibliothek kommt in einem webbasierten Editor, passt also nicht ohne Weiteres in mobile-first Arbeitsabläufe
Häufige Fragen
Es dient dazu, Gespräche mit mehreren Beteiligten zwischen Menschen und KI-Agenten zu verfassen, zu simulieren und zu testen. Statt einen Chat zu zweit zu skripten, modellieren Sie eine Gruppe mit Rollen und Phasen, lassen sie laufen und prüfen dann, wie sich der Dialog verhalten hat.
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Base44 (Wix) · Coding · ProduktivitätBase Code ist eine geteilte Cloud-Entwicklungsumgebung von Base44. Das Team beschreibt Änderungen an einem bestehenden GitHub-Repository im Chat, prüft sie in der Vorschau und reicht sie als Pull Request ein.
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