論文の概要: Towards Agentic Recommender Systems in the Era of Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16734v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 22:37:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 15:40:10.222165
• Title: Towards Agentic Recommender Systems in the Era of Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルにおけるエージェントレコメンダシステムに向けて
• Authors: Chengkai Huang, Junda Wu, Yu Xia, Zixu Yu, Ruhan Wang, Tong Yu, Ruiyi Zhang, Ryan A. Rossi, Branislav Kveton, Dongruo Zhou, Julian McAuley, Lina Yao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の最近のブレークスルーは、エージェントAIシステムの出現につながっている。 LLMベースのAgentic RS(LLM-ARS)は、よりインタラクティブで、コンテキストを認識し、プロアクティブなレコメンデーションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.4890331763196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent breakthroughs in Large Language Models (LLMs) have led to the emergence of agentic AI systems that extend beyond the capabilities of standalone models. By empowering LLMs to perceive external environments, integrate multimodal information, and interact with various tools, these agentic systems exhibit greater autonomy and adaptability across complex tasks. This evolution brings new opportunities to recommender systems (RS): LLM-based Agentic RS (LLM-ARS) can offer more interactive, context-aware, and proactive recommendations, potentially reshaping the user experience and broadening the application scope of RS. Despite promising early results, fundamental challenges remain, including how to effectively incorporate external knowledge, balance autonomy with controllability, and evaluate performance in dynamic, multimodal settings. In this perspective paper, we first present a systematic analysis of LLM-ARS: (1) clarifying core concepts and architectures; (2) highlighting how agentic capabilities -- such as planning, memory, and multimodal reasoning -- can enhance recommendation quality; and (3) outlining key research questions in areas such as safety, efficiency, and lifelong personalization. We also discuss open problems and future directions, arguing that LLM-ARS will drive the next wave of RS innovation. Ultimately, we foresee a paradigm shift toward intelligent, autonomous, and collaborative recommendation experiences that more closely align with users' evolving needs and complex decision-making processes.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近のブレークスルーは、スタンドアロンモデルの能力を超えたエージェントAIシステムの出現につながっている。 LLMが外部環境を知覚し、マルチモーダル情報を統合し、様々なツールと対話することで、エージェントシステムは複雑なタスクに対してより自律性と適応性を示す。 LLMベースのAgentic RS(LLM-ARS)は、よりインタラクティブで、コンテキストを認識し、積極的なレコメンデーションを提供し、ユーザエクスペリエンスを再構築し、RSのアプリケーションスコープを広げることができます。 初期の有望な成果にもかかわらず、外部知識を効果的に組み込む方法、制御可能性による自律性のバランス、動的でマルチモーダルな設定のパフォーマンス評価など、基本的な課題が残っている。 本稿では,(1)中核概念とアーキテクチャを明らかにすること,(2)計画,記憶,マルチモーダル推論などのエージェント能力が推奨品質を高めること,(3)安全性,効率,生涯的パーソナライゼーションといった分野における重要な研究課題を概説する。 オープンな問題や今後の方向性についても議論し、LSM-ARSがRSイノベーションの次の波を駆動すると主張している。 最終的には、ユーザの進化するニーズや複雑な意思決定プロセスとより密接に一致した、インテリジェントで自律的で協調的なレコメンデーションエクスペリエンスへのパラダイムシフトを予見します。

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