Personalized Recommendation Tool Learning via Autonomous Language Agents
基于自主语言代理的个性化推荐工具学习
🧭 Agent 个性化推荐工具学习 ★ 深度解读
Univ. of Illinois Chicago · Microsoft · Beihang University · Hangzhou Innovation Institute of BUAA
用LLM代理调用多个推荐模型作为工具，通过反射机制个性化选择工具，实现全排名推荐。
📌 工作参考价值（4 点）
- 多工具集成架构：将LightGCN、SASRec、SimpleX等异构推荐模型包装为工具，由LLM agent统一调度，通过加权融合（Personalized Tool Memory）得到最终排序。业务中可用类似方式组合协同过滤、序列模型、图模型等多路召回，agent负责动态权重分配，无需改造底层模型。
- 反射记忆更新机制：提出三种反射信号——局部工具评估（基于行为序列相关性）、全局工具比较（跨工具选择最佳）、排名比较（基于留出物品的排名倒数加权），在线更新每个用户的工具权重。该机制可低成本迁移到个性化重排或广告混排场景，用LLM定期（如每日）优化不同打分器/策略的权重。
- 轻量上下文重排：在工具融合分数生成top-N后，用LLM根据用户摘要和物品描述进行二次重排，提升语义匹配度。适用于精排后的小候选集重排，计算开销可控（单张V100 GPU每用户<0.5秒），适合作为排序流水线的最后一环。
- 工程并行化与成本控制：每个用户的工具记忆独立更新，可完全并行；训练时仅需少量用户采样（如160人）进行agent优化，推理时所有用户复用相同工具，Agent阶段可离线完成。这种解耦设计使得LLM调用集中在离线批量任务，不增加在线延迟。