Meta-Modal Agent: Sequential Evidence Routing for Missing-Modality Candidate Reranking
元模态智能体：面向缺失模态候选重排的序列化证据路由
🧭 缺失模态推荐 · 序列证据路由与LLM Agent ★ 深度解读
Swinburne University of Technology · Southeast University · Tongji University · Chengdu University of Information Technology · Wuhan University of Technology
将冷启缺失模态视为序列证据路由问题，用PPO训练LLM Agent融合自动工具与检索分数进行候选重排
📌 工作参考价值（4 点）
- 缺失模态应对策略：将缺失模态视为 “Null 观察” 而非特征缺失，通过 agent 路由到可用证据源，避免了对不可靠补全的依赖。电商中新品冷启、用户无行为时可直接借鉴。
- Agent 训练技巧：使用 PPO 训练时加入任务平衡采样（balanced missingness-task），确保极度缺失场景（如仅图像）获得与全观测场景相同训练暴露，防止策略偏向简单情况。可迁移至推荐 agent 的强化学习调优。
- 重排序与融合设计：Agent 只对上游检索返回的候选池打分，最终排序通过加权融合模型分数与原始检索分数（公式 (2)）。该“检索-重排”解耦架构允许灵活插入 LLM agent，且通过融合权重控制新旧信号比例，适合现有推荐管线改造。
- 路由机制验证：与固定规则路由器（RuleRouter-Fuse）对比，学习到的路由不仅提升 NDCG@10，还降低了无效工具调用率（47% vs 65.8%）和平均轮次（2.5 vs 3.8），说明 RL 训练出的策略更高效，可作为 agent 工具调用的优化范式。