論文の概要: FaMA: LLM-Empowered Agentic Assistant for Consumer-to-Consumer Marketplace
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03890v1
- Date: Thu, 04 Sep 2025 05:22:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-05 20:21:10.058316
- Title: FaMA: LLM-Empowered Agentic Assistant for Consumer-to-Consumer Marketplace
- Title（参考訳）: FaMA:LLMを利用した消費者と消費者のマーケットプレースのためのエージェントアシスタント
- Authors: Yineng Yan, Xidong Wang, Jin Seng Cheng, Ran Hu, Wentao Guan, Nahid Farahmand, Hengte Lin, Yue Li,
- Abstract要約: 電子商取引プラットフォームは、しばしばユーザーが複雑なグラフィカルユーザーインタフェース(GUI)をナビゲートする必要がある
本稿では,LSMを利用したエージェントアシスタントによるインタラクションを簡略化するための新しいアプローチを提案する。
我々は、Facebook Marketplace Assistant(FaMA)のアーキテクチャを提示し、このエージェント的で対話的なパラダイムが、従来のアプリインターフェースの軽量でアクセスしやすい代替手段を提供すると主張した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.222354399544796
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The emergence of agentic AI, powered by Large Language Models (LLMs), marks a paradigm shift from reactive generative systems to proactive, goal-oriented autonomous agents capable of sophisticated planning, memory, and tool use. This evolution presents a novel opportunity to address long-standing challenges in complex digital environments. Core tasks on Consumer-to-Consumer (C2C) e-commerce platforms often require users to navigate complex Graphical User Interfaces (GUIs), making the experience time-consuming for both buyers and sellers. This paper introduces a novel approach to simplify these interactions through an LLM-powered agentic assistant. This agent functions as a new, conversational entry point to the marketplace, shifting the primary interaction model from a complex GUI to an intuitive AI agent. By interpreting natural language commands, the agent automates key high-friction workflows. For sellers, this includes simplified updating and renewal of listings, and the ability to send bulk messages. For buyers, the agent facilitates a more efficient product discovery process through conversational search. We present the architecture for Facebook Marketplace Assistant (FaMA), arguing that this agentic, conversational paradigm provides a lightweight and more accessible alternative to traditional app interfaces, allowing users to manage their marketplace activities with greater efficiency. Experiments show FaMA achieves a 98% task success rate on solving complex tasks on the marketplace and enables up to a 2x speedup on interaction time.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を活用したエージェントAIの出現は、リアクティブ生成システムから、高度な計画、メモリ、ツールの使用が可能な、積極的な目標指向の自律エージェントへのパラダイムシフトを示している。
この進化は、複雑なデジタル環境における長年の課題に対処する新たな機会を提供する。
C2C(Consumer-to-Consumer)の電子商取引プラットフォームにおける中核的なタスクは、ユーザが複雑なグラフィカルユーザインタフェース(GUI)をナビゲートすることを必要とし、買い手と売り手の両方にとって時間を要する。
本稿では,LSMを利用したエージェントアシスタントによるインタラクションを簡略化するための新しいアプローチを提案する。
このエージェントは、市場への新たな対話的なエントリポイントとして機能し、プライマリインタラクションモデルを複雑なGUIから直感的なAIエージェントにシフトする。
自然言語コマンドを解釈することで、エージェントは重要なハイフリクションワークフローを自動化する。
売り手にとっては、リストの更新と更新の簡易化、バルクメッセージの送信などが含まれる。
買い手にとって、このエージェントは会話検索を通じてより効率的な製品発見プロセスを促進する。
我々は、Facebook Marketplace Assistant(FaMA)のアーキテクチャを提示し、このエージェント的で対話的なパラダイムは、従来のアプリインターフェースの軽量でアクセスしやすい代替手段を提供し、ユーザがより効率的にマーケットプレースアクティビティを管理することができる、と論じている。
FaMAは市場における複雑なタスクの解決において98%のタスク成功率を実現し、インタラクション時間の最大2倍のスピードアップを実現している。
関連論文リスト
- AppAgentX: Evolving GUI Agents as Proficient Smartphone Users [34.70342284525283]
本稿では,インテリジェンスと柔軟性を維持しつつ,操作効率を向上させるGUIエージェントの進化的フレームワークを提案する。
本手法は,エージェントのタスク実行履歴を記録するメモリ機構を組み込んだものである。
複数のベンチマークタスクに対する実験結果から,本手法は既存の手法よりも効率と精度が優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-04T04:34:09Z) - SPA-Bench: A Comprehensive Benchmark for SmartPhone Agent Evaluation [89.24729958546168]
スマートフォンエージェントは、ユーザーがデバイスを効率的に制御するのを助けるためにますます重要になっている。
We present SPA-Bench, a comprehensive SmartPhone Agent Benchmark designed to evaluate (M)LLM-based agent。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-19T17:28:48Z) - ChatShop: Interactive Information Seeking with Language Agents [16.879814917881895]
新しい情報を戦略的に求める欲求と能力は 人間の学習に欠かせないものです
我々は,言語エージェントが戦略的探索を行う能力をテストするために設計された,人気のあるWebショッピングタスクを分析した。
提案課題は,エージェントが情報を探究し,徐々に蓄積する能力を効果的に評価できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-15T16:35:41Z) - AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform [66.64116117163755]
AgentScopeは、メッセージ交換をコアコミュニケーションメカニズムとする、開発者中心のマルチエージェントプラットフォームである。
豊富な構文ツール、組み込みエージェントとサービス機能、アプリケーションのデモとユーティリティモニタのためのユーザフレンドリなインターフェース、ゼロコードプログラミングワークステーション、自動プロンプトチューニング機構により、開発とデプロイメントの両方の障壁は大幅に低下した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-21T04:11:28Z) - CAMEL: Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language
Model Society [58.04479313658851]
本稿では,コミュニケーションエージェント間の自律的協調を支援するスケーラブルな手法の構築の可能性について検討する。
本稿では,ロールプレイングという新しいコミュニケーションエージェントフレームワークを提案する。
コントリビューションには、新しいコミュニケーティブエージェントフレームワークの導入、マルチエージェントシステムの協調行動や能力を研究するためのスケーラブルなアプローチの提供などが含まれます。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-31T01:09:00Z) - A Unified Conversational Assistant Framework for Business Process
Automation [9.818380332602622]
ビジネスプロセスの自動化は、労働者の皿からメンタルタスクを取り除くことを約束する数十億ドル規模の産業のブームだ。
銀行、保険、小売、その他の分野におけるそのようなエージェントの採用を促進するためには、学習曲線の低いシンプルでユーザフレンドリーなインターフェースが必要である。
本稿では,エージェントを構成するスキルの種類やエージェントのオーケストレーション方法について議論し,プロアクティブなチャットボットを開発するためのマルチエージェントオーケストレーションフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-07T22:30:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。