غالبًا ما تواجه أنظمة الحوار الموجهة نحو المهام العصبية صعوبة في التفاعل بسلاسة مع قاعدة المعرفة. في هذا العمل، نسعى إلى معالجة هذه المشكلة من خلال اقتراح وكيل حوار عصبي جديد قادر على الحفاظ بشكل فعال على الحوار المستند إلى أساس متعدد المجالات من خلال آلية استرجاع مفتاح-قيمة جديدة. النموذج قابل للتفاضل من البداية إلى النهاية ولا يحتاج إلى نمذجة صريحة لحالة الحوار أو متعقبات الاعتقاد. كما نقوم بإصدار مجموعة بيانات جديدة تتكون من 3,031 حوارًا مستندًا إلى قواعد المعرفة الأساسية وتشمل ثلاث مهام مختلفة في مجال المساعد الشخصي داخل السيارة: جدولة التقويم، استرجاع معلومات الطقس، وتوجيه النقاط ذات الاهتمام. يتم تدريب هندستنا بشكل متزامن على البيانات من جميع المجالات وتتفوق بشكل كبير على نظام قائم على القواعد التنافسي وأنظمة الحوار العصبية الأخرى الموجودة في المجالات المعطاة وفقًا للمعايير التقييمية الآلية والبشرية.