A IA conversacional remodelou fundamentalmente a forma como interagimos com a tecnologia. Embora as interações individuais com grandes modelos de linguagem (LLMs) tenham registado avanços significativos, raramente captam toda a complexidade da comunicação humana. Muitos diálogos do mundo real, incluindo reuniões de equipe, jantares familiares ou aulas em sala de aula, são inerentemente multipartidários. Essas interações envolvem trocas de turnos fluidas, mudanças de papéis e interrupções dinâmicas.

Para designers e desenvolvedores, a simulação de conversas multipartidárias naturais e envolventes tem historicamente exigido uma compensação: contentar-se com o rigidez de interação com script ou aceitar o imprevisibilidade de modelos puramente generativos. Para colmatar esta lacuna, precisamos de ferramentas que combinem a previsibilidade estrutural de um guião com a natureza espontânea e improvisada da conversa humana.

Para atender a essa necessidade, apresentamos DialogLabapresentado em ACM UIST 2025um código aberto estrutura de prototipagem projetada para criar, simular e testar conversas dinâmicas em grupo entre humanos e IA. O DialogLab fornece uma interface unificada para gerenciar a complexidade do diálogo entre várias partes, lidando com tudo, desde a definição de personas dos agentes até a orquestração de dinâmicas complexas de troca de turnos. Através da integração da improvisação em tempo real com scripts estruturados, esta estrutura permite que os desenvolvedores testem conversas que vão desde uma sessão estruturada de perguntas e respostas até um brainstorm criativo de fluxo livre. Nossas avaliações com 14 usuários finais ou especialistas de domínio validam que o DialogLab suporta iteração eficiente e design multipartidário realista e adaptável para treinamento e pesquisa.