論文の概要: Embodied Agents Meet Personalization: Exploring Memory Utilization for Personalized Assistance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16348v1
• Date: Thu, 22 May 2025 08:00:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.134151
• Title: Embodied Agents Meet Personalization: Exploring Memory Utilization for Personalized Assistance
• Title（参考訳）: 個人化されたエージェントがパーソナライズする:パーソナライズされた支援のためのメモリ活用を探る
• Authors: Taeyoon Kwon, Dongwook Choi, Sunghwan Kim, Hyojun Kim, Seungjun Moon, Beong-woo Kwak, Kuan-Hao Huang, Jinyoung Yeo,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)によって強化されたエンボディードエージェントは,家庭内オブジェクト再構成タスクにおいて高い性能を示した。 しかし、パーソナライズされた支援のためのメモリ利用におけるエンボディードエージェントの有効性は、いまだに過小評価されている。 本稿では,メモリ利用能力の評価を目的とした個人化エージェント評価フレームワークであるMementOについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.820008753896623
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Embodied agents empowered by large language models (LLMs) have shown strong performance in household object rearrangement tasks. However, these tasks primarily focus on single-turn interactions with simplified instructions, which do not truly reflect the challenges of providing meaningful assistance to users. To provide personalized assistance, embodied agents must understand the unique semantics that users assign to the physical world (e.g., favorite cup, breakfast routine) by leveraging prior interaction history to interpret dynamic, real-world instructions. Yet, the effectiveness of embodied agents in utilizing memory for personalized assistance remains largely underexplored. To address this gap, we present MEMENTO, a personalized embodied agent evaluation framework designed to comprehensively assess memory utilization capabilities to provide personalized assistance. Our framework consists of a two-stage memory evaluation process design that enables quantifying the impact of memory utilization on task performance. This process enables the evaluation of agents' understanding of personalized knowledge in object rearrangement tasks by focusing on its role in goal interpretation: (1) the ability to identify target objects based on personal meaning (object semantics), and (2) the ability to infer object-location configurations from consistent user patterns, such as routines (user patterns). Our experiments across various LLMs reveal significant limitations in memory utilization, with even frontier models like GPT-4o experiencing a 30.5% performance drop when required to reference multiple memories, particularly in tasks involving user patterns. These findings, along with our detailed analyses and case studies, provide valuable insights for future research in developing more effective personalized embodied agents. Project website: https://connoriginal.github.io/MEMENTO
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)によって強化されたエンボディードエージェントは,家庭内オブジェクト再構成タスクにおいて高い性能を示した。 しかし、これらのタスクは、ユーザに対して有意義な支援を提供することの難しさを真に反映しない、単純化された命令によるシングルターンインタラクションに重点を置いている。 パーソナライズされた支援を提供するために、具体化されたエージェントは、ユーザが物理世界(例えば、お気に入りのカップ、朝食のルーチン)に割り当てるユニークな意味を理解する必要がある。 しかし、パーソナライズされた支援のためのメモリ利用におけるエンボディードエージェントの有効性は、いまだに過小評価されている。 このギャップに対処するために、メモリ利用能力を包括的に評価し、パーソナライズされた支援を提供する、パーソナライズされたエージェント評価フレームワークであるMementOを提案する。 本フレームワークは,メモリ利用がタスク性能に与える影響を定量化する2段階のメモリ評価プロセス設計で構成されている。 このプロセスは,(1)個人的意味(対象意味論)に基づいて対象対象を識別する能力,(2)ルーチン(ユーザ・パターン)などの一貫したユーザ・パターンから対象位置の設定を推測する能力である。 GPT-4oのようなフロンティアモデルでさえ、特にユーザパターンを含むタスクにおいて、複数のメモリを参照する必要がある場合、30.5%のパフォーマンス低下を経験する。 これらの知見は、我々の詳細な分析とケーススタディと共に、より効果的にパーソナライズされたインボディードエージェントを開発する上で、今後の研究に有用な知見を提供する。 プロジェクトWebサイト: https://conngenic.github.io/MementO

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