AgentWebRec: Compact Evidence Fusion over the Agent Web for Personalized Recommendation
AgentWebRec：在用户代理网络中通过紧凑证据融合实现个性化推荐
🧭 Agent Web 多智体协作推荐 ★ 深度解读
Beihang University · The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)
将推荐重构为 Agent Web 上的任务时证据获取与融合，通过 query-response 交互与置信度门控协作，在不集中代理记忆的情况下提升个性化推荐
📌 工作参考价值（4 点）
- 用户侧 Agent 记忆管理：在不汇聚原始交互数据的前提下，通过 query-response 接口获得紧凑任务证据，适合跨平台/合规场景下的用户偏好建模；可把私有记忆检索改为候选语义锚定 + 时间衰减 + 预算控制，降低无关上下文稀释。
- 条件协作机制：用本地决策置信度 κ 作为门控，只有低置信才请求邻居代理提供偏好模式，并将每个邻居返回的 pattern 通过 RefineLLM 融合；这能避免无差别引入噪声，控制推理成本和延迟，适合电商推荐中稀疏用户或长尾场景。
- 平台侧 item 语义增强：利用语义邻居构造支持集并用 AbstractLLM 丰富候选商品描述，可以作为后续检索的 anchor；对描述不完整、长尾商品尤其有益，可直接借鉴到商品理解、query 改写或广告创意生成中。
- 用户代理网络拓扑构建：实验表明基于 item 共现构建用户边优于 persona 相似度或随机边，说明行为共现是更可靠的人群同质性信号；在构建用户人群、Lookalike 或协同过滤图时可优先采用行为共现作为边权重。