Workflow · Production

Duolingo's multi-prompt LLM roleplay system enables personalized language learning conversations

The problem

Asking a generic LLM to practice a language with you produces generic, non-personalized exchanges — the model cannot adapt to a learner's proficiency level, maintain a character's personality, or keep a conversation on a specific learning goal without a sophisticated multi-prompt system.

Workflow diagram · grounded in source
1
User starts roleplay session
trigger
“ロールプレイセッションでは、ユーザーはおなじみのDuolingoキャラクターの一人と会話を交わしていきます”
2
Scenario and CEFR prompt configuration
ai_action
“すべてのプロンプトには、シーンを設定するシナリオが含まれています。このシナリオには、背景、キャラクターの役割、キャラクターが何をしたいのか、そして学習者のCEFRレベルに合った学習目標が含まれています”
3
Specialist prompt routing
routing
“どのオスカーがどのタイミングで会話を引き継ぐかは、入り組んだフローチャートのような「ルール」があると考えてください”
4
Conversation history handoff
integration
“あるオスカーが別のオスカーに会話を転送するたびに、これまでの会話の記録を渡し、引継ぎを行います”
5
LLM character response generation
ai_action
“オスカーがあなたの会話に反応するたびに、毎回違ったプロンプトが作動し、彼の発言をコントロールしており”
6
Narrator frames and closes session
output
“ナレーターの役割は、場面を設定し、目標を決め、会話を現在の目標に引き戻し、最後に会話をうまくまとめることです”
Reported outcome

Duolingo's multi-prompt roleplay system delivers targeted, fun, and effective language learning by continuously adapting vocabulary difficulty to the learner's CEFR level and maintaining engaging character-driven scenarios.

Reported metrics
Language learning experience qualityターゲットを絞った、楽しく、効果的な言語学習体験
Reported stack
LLM
Source
https://blog.duolingo.com/ja/chatbot-language-learning/
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Frequently asked questions

What did this team achieve with this AI workflow?

Duolingo's multi-prompt roleplay system delivers targeted, fun, and effective language learning by continuously adapting vocabulary difficulty to the learner's CEFR level and maintaining engaging character-driven scen…

What tools did this team use?

LLM.

What results were reported?

Language learning experience quality: ターゲットを絞った、楽しく、効果的な言語学習体験 (source-reported, not independently verified).

How is this workflow AI workflow structured?

User starts roleplay session → Scenario and CEFR prompt configuration → Specialist prompt routing → Conversation history handoff → LLM character response generation → Narrator frames and closes session.