論文の概要: Internalizing Multi-Agent Reasoning for Accurate and Efficient LLM-based Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09829v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 14:36:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.595975
• Title: Internalizing Multi-Agent Reasoning for Accurate and Efficient LLM-based Recommendation
• Title（参考訳）: 高精度かつ効率的なLCMリコメンデーションのためのマルチエージェント推論
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、幅広い世界の知識と意味論的推論を活用して、ユーザの意図を解釈することでレコメンデーションシステムを再構築している。 単エージェント軌道アライメントレコメンダ(STAR)を開発するための軌道駆動型内部化フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.9032468841993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are reshaping recommender systems by leveraging extensive world knowledge and semantic reasoning to interpret user intent. However, effectively integrating these capabilities with collaborative signals while avoiding prohibitive inference latency remains a critical bottleneck. To address this, we propose a trajectory-driven internalization framework to develop a Single-agent Trajectory-Aligned Recommender (STAR). Specifically, to internalize complex reasoning capabilities into a single efficient model, we first design a multi-agent teacher system capable of multi-turn tool usage and reflection. This teacher utilizes a Collaborative Signal Translation mechanism to explicitly convert latent behavioral patterns into descriptive natural language evidence to enhance reasoning accuracy. Subsequently, a trajectory-driven distillation pipeline transfers this agentic logic, including planning, tool usage, and self-reflection, into the compact STAR model. Extensive experiments demonstrate that STAR surpasses its teacher by 8.7% to 39.5% while eliminating iterative latency, paving the way for real-time, reasoning-enhanced recommendation.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、幅広い世界の知識と意味論的推論を活用して、ユーザの意図を解釈することでレコメンデーションシステムを再構築している。 しかし、これらの機能を協調的な信号と効果的に統合し、禁忌な推論レイテンシを回避することは、依然として重大なボトルネックである。 そこで本稿では,Single-agent Trajectory-Aligned Recommender (STAR) を開発するためのトラジェクトリ駆動型内部化フレームワークを提案する。 具体的には、複雑な推論能力を単一の効率的なモデルに内在化するために、まずマルチターンツールの使用とリフレクションが可能なマルチエージェント教師システムを設計する。 この教師は、協調信号翻訳機構を用いて、潜在行動パターンを記述的な自然言語証拠に明示的に変換し、推論精度を高める。 その後、軌道駆動蒸留パイプラインは、計画、ツールの使用、自己回帰を含むこのエージェントロジックをコンパクトなSTARモデルに転送する。 広範囲にわたる実験により、STARは教師を8.7%から39.5%上回り、反復的な遅延を排除し、リアルタイムな推論を推奨する道を開いた。

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