本研究建立了多模态情感交互框架，优化机器人行为策略以增强社交场景中的自然性和吸引力。通过实验评估社交机器人的共情能力，设计了语音、手势和面部表情等非语言提示，强调了语言与非语言提示的重要性，并探讨了人机互动中的社交信号与用户印象的关系，为未来的研究奠定基础。

本文介绍了一种增强社交机器人共情能力的方法，通过整合非语言提示，包括语音、行动、面部表情和情绪。研究者利用大型语言模型生成这些提示，并开发了基于该模型的对话系统。初步结果显示，机器人的回应呈现出明显的模式，但该方法已经导致了能够感知上下文并进行更真实互动的社交机器人的开发。该研究强调了语言和非语言提示在创建社交和共情机器人方面的重要性。