論文の概要: PersonaAgent: When Large Language Model Agents Meet Personalization at Test Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06254v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 17:29:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.569262
• Title: PersonaAgent: When Large Language Model Agents Meet Personalization at Test Time
• Title（参考訳）: PersonaAgent: 大規模言語モデルエージェントがテスト時にパーソナライゼーションに出会ったとき
• Authors: Weizhi Zhang, Xinyang Zhang, Chenwei Zhang, Liangwei Yang, Jingbo Shang, Zhepei Wei, Henry Peng Zou, Zijie Huang, Zhengyang Wang, Yifan Gao, Xiaoman Pan, Lian Xiong, Jingguo Liu, Philip S. Yu, Xian Li,
• Abstract要約: PersonaAgentは、汎用的なパーソナライゼーションタスクに対処するために設計されたフレームワークである。 パーソナライズされたメモリモジュールとパーソナライズされたアクションモジュールを統合する。 テストタイムのユーザ嗜好アライメント戦略は、リアルタイムのユーザの嗜好アライメントを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.99027488664282
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM) empowered agents have recently emerged as advanced paradigms that exhibit impressive capabilities in a wide range of domains and tasks. Despite their potential, current LLM agents often adopt a one-size-fits-all approach, lacking the flexibility to respond to users' varying needs and preferences. This limitation motivates us to develop PersonaAgent, the first personalized LLM agent framework designed to address versatile personalization tasks. Specifically, PersonaAgent integrates two complementary components - a personalized memory module that includes episodic and semantic memory mechanisms; a personalized action module that enables the agent to perform tool actions tailored to the user. At the core, the persona (defined as unique system prompt for each user) functions as an intermediary: it leverages insights from personalized memory to control agent actions, while the outcomes of these actions in turn refine the memory. Based on the framework, we propose a test-time user-preference alignment strategy that simulate the latest n interactions to optimize the persona prompt, ensuring real-time user preference alignment through textual loss feedback between simulated and ground-truth responses. Experimental evaluations demonstrate that PersonaAgent significantly outperforms other baseline methods by not only personalizing the action space effectively but also scaling during test-time real-world applications. These results underscore the feasibility and potential of our approach in delivering tailored, dynamic user experiences.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)によって強化されたエージェントは、最近、広範囲のドメインやタスクにおいて印象的な機能を示す高度なパラダイムとして登場した。 それらの可能性にもかかわらず、現在のLLMエージェントは、ユーザのニーズや好みに応じて、柔軟性が欠如しているため、一大のアプローチを採用することが多い。 この制限は、多目的パーソナライゼーションタスクに対処するために設計された最初のパーソナライズされたLLMエージェントフレームワークであるPersonaAgentを開発する動機となっている。 具体的には、PersonaAgentは2つの補完的なコンポーネント - エピソードとセマンティックメモリ機構を含むパーソナライズされたメモリモジュール - と、エージェントがユーザに合わせてツールアクションを実行できるようにするパーソナライズされたアクションモジュールだ。 パーソナ(ユーザーごとにユニークなシステムプロンプトとして定義される)は仲介役として機能し、パーソナライズされたメモリからの洞察を利用してエージェントアクションを制御する。 本フレームワークをベースとして,最新のnのインタラクションをシミュレートしてペルソナプロンプトを最適化し,シミュレートされた応答とグラウンドトルース応答間のテキストロスフィードバックを通じて,リアルタイムなユーザ嗜好アライメントを確保するテスト時ユーザ嗜好アライメント戦略を提案する。 実験により、PersonaAgentはアクション空間を効果的にパーソナライズするだけでなく、実世界のテスト時にスケーリングすることで、他のベースライン手法よりも優れていることが示された。 これらの結果は、カスタマイズされた動的なユーザエクスペリエンスの提供において、私たちのアプローチの実現可能性と可能性を明確に示します。

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