論文の概要: Embodied Agents Meet Personalization: Investigating Challenges and Solutions Through the Lens of Memory Utilization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16348v2
- Date: Thu, 23 Oct 2025 13:57:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 03:08:06.423003
- Title: Embodied Agents Meet Personalization: Investigating Challenges and Solutions Through the Lens of Memory Utilization
- Title（参考訳）: パーソナライズに直面する身体的エージェント--メモリ利用のレンズを通して課題と解決策を探る
- Authors: Taeyoon Kwon, Dongwook Choi, Hyojun Kim, Sunghwan Kim, Seungjun Moon, Beong-woo Kwak, Kuan-Hao Huang, Jinyoung Yeo,
- Abstract要約: LLMを動力とするエンボディエージェントは、従来のオブジェクト配置タスクで成功している。
しかし、過去のインタラクションからユーザ固有の知識を活用するパーソナライズされた支援を提供することで、新たな課題が浮かび上がっている。
エージェントのメモリ利用のレンズを通してこれらの課題を考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.34637576545121
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: LLM-powered embodied agents have shown success on conventional object-rearrangement tasks, but providing personalized assistance that leverages user-specific knowledge from past interactions presents new challenges. We investigate these challenges through the lens of agents' memory utilization along two critical dimensions: object semantics (identifying objects based on personal meaning) and user patterns (recalling sequences from behavioral routines). To assess these capabilities, we construct MEMENTO, an end-to-end two-stage evaluation framework comprising single-memory and joint-memory tasks. Our experiments reveal that current agents can recall simple object semantics but struggle to apply sequential user patterns to planning. Through in-depth analysis, we identify two critical bottlenecks: information overload and coordination failures when handling multiple memories. Based on these findings, we explore memory architectural approaches to address these challenges. Given our observation that episodic memory provides both personalized knowledge and in-context learning benefits, we design a hierarchical knowledge graph-based user-profile memory module that separately manages personalized knowledge, achieving substantial improvements on both single and joint-memory tasks. Project website: https://connoriginal.github.io/MEMENTO
- Abstract（参考訳）: LLMを利用したエンボディエージェントは、従来のオブジェクト指向タスクで成功したが、過去のインタラクションからユーザ固有の知識を活用するパーソナライズされた支援を提供することで、新たな課題が浮かび上がっている。
エージェントのメモリ利用のレンズを通して、オブジェクトの意味論(個人的意味に基づくオブジェクトの識別)とユーザパターン(行動ルーチンからのシーケンスのリコール)の2つの重要な側面について、これらの課題を考察する。
これらの機能を評価するため,単一メモリタスクと共同メモリタスクからなるエンドツーエンドの2段階評価フレームワークであるMementOを構築した。
我々の実験では、現在のエージェントは単純なオブジェクトのセマンティクスを思い出すことができるが、計画にシーケンシャルなユーザーパターンを適用するのに苦労している。
奥行き分析により、複数の記憶を扱う際の情報過負荷と協調障害の2つの重要なボトルネックを特定する。
これらの知見に基づいて,これらの課題に対処するためのメモリアーキテクチャアプローチについて検討する。
エピソードメモリは、パーソナライズされた知識とコンテキスト内学習の利点の両方を提供するという観察を踏まえ、個別にパーソナライズされた知識を管理する階層的な知識グラフベースのユーザ注目メモリモジュールを設計し、シングルメモリとジョイントメモリの両方で大幅に改善した。
プロジェクトWebサイト: https://conngenic.github.io/MementO
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