HARP: Training-Free Dual-Profile Agentic Communication for LLM-Based Recommendation
HARP：面向 LLM 推荐的训练-free 双画像 Agent 通信
🧭 LLM Agent 推荐 · 双 Profile 通信 ★ 深度解读
Harbin Institute of Technology, Shenzhen · Great Bay University · Shenzhen Loop Area Institute
将 LLM 推荐重构为用户-物品双 Profile 通信，用检索侧同质性门控和反思更新提升推荐准确率
📌 工作参考价值（4 点）
- 将用户与物品建成 schema 对齐的双 Profile（用户：interests/quality_bar/context/behavior，物品：serves/quality_signal/context/audience），物品侧用规则抽取零额外 LLM 调用，降低大规模 item 画像成本
- 把 profile 相似度作为检索阶段的门控因子（BaseScore * (α+(1-α)H)）重排序候选，而不是拼进 reranker prompt，避免 context 带宽被挤占，实测是最大收益来源
- 用户画像更新采用单次 reflective pass + 确定性 critic 门控：基于最近 hit/miss 案例生成候选画像，只接受覆盖度更高的提案，防止无梯度更新造成画像漂移
- 通道分解设计（pairwise disjoint + 线性加权）让 homophily 分数按通道可加性独立归因，便于线上 debug 和分通道调权