MemSlides: A Hierarchical Memory Driven Agent Framework for Personalized Slide Generation with Multi-turn Local Revision
MemSlides：面向个性化幻灯片生成的分层记忆驱动Agent框架
🧭 Agent 记忆与个性化生成
Beijing University of Posts and Telecommunications · Tsinghua University · Shanghai Jiao Tong University
提出分层记忆框架（用户画像/工作/工具记忆）结合局部修改，实现多轮个性化幻灯片生成
📌 工作参考价值（4 点）
- 分层记忆设计可直接迁移到对话式推荐/购物Agent：将用户长期偏好（用户画像记忆）与会话级临时约束（工作记忆）解耦，避免偏好混淆。
- 工具记忆（存储可复用的API调用或操作序列）在电商Agent中可用于缓存高频操作模式（如“按价格排序”“筛选品牌”），提高执行可靠性。
- 局部修改策略（scoped local revision）可应用于推荐列表的多轮调整：当用户要求“把第二个商品换成更低价的”时，只更新受影响的槽位，而非重新生成整个列表。
- 意图条件画像（intent-conditioned profiles）的思路可用于搜索/推荐场景：根据用户当前意图（如“比价”vs“发现新品”）动态选择不同的偏好画像，提升首轮个性化质量。