Preference Is Not Permission: Personalizing the Auto-Purchase Line in Agentic Commerce
偏好≠许可：个性化 Agent 电商自动购买界限
🧭 Agent 交易授权边界个性化 ★ 深度解读
ZOZO Research
提出个性化自动购买授权边界任务，发现16个LLM购物Agent过度承诺，个人边界可从少量标注习得
📌 工作参考价值（4 点）
- 把推荐 fit 与交易授权解耦：在自动下单/Agent 购物中，不要因相关性高就 checkout；增加独立的 pre-commit warrant gate，读商品证据与用户明确顾虑，能大幅降低弱证据过度承诺，且比 always-confirm 少打扰。
- 用 minimal-edit counterfactual 做 Agent 审计：固定商品/任务，只改 warrant、final sale、价格上限/异常、urgency 等因素，观察行为变化；把动作压缩为 don't/confirm/auto 三档，报 overreach/overcaution，而不是只看任务成功率。
- 个性化授权边界可用简单模型 + 少量用户标注：几十个用户自己标签训练的 logistic/partial-pooling 模型即可预测 held-out auto-purchase 线，优于大量 prompt×model 组合；但跨域不迁移，需要 in-domain 冷启动标注。
- 将用户个人策略渲染成简短 policy card 注入 system prompt，能改善所有模型的 unsafe-auto 行为，但仍有残余；落地建议人口级 warrant gate 做底线 + 个人边界做上层。