論文の概要: Shopping Companion: A Memory-Augmented LLM Agent for Real-World E-Commerce Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14864v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 06:07:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:36.088929
• Title: Shopping Companion: A Memory-Augmented LLM Agent for Real-World E-Commerce Tasks
• Title（参考訳）: ショッピングコンパニオン: リアルタイムEコマースタスクのためのメモリ拡張LDMエージェント
• Authors: Zijian Yu, Kejun Xiao, Huaipeng Zhao, Tao Luo, Xiaoyi Zeng,
• Abstract要約: LLMエージェントは、レコメンデーション、予算設定、バンドル取引などのショッピングタスクの約束を示す。 本稿では,2つのショッピングタスクにまたがる,長期記憶機能を備えた新しいベンチマークを提案する。 本稿では,ユーザの介入を支援するとともに,メモリ検索とショッピング支援を共同で行う統合フレームワークであるショッピング・コンパニオンを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.67534912037121
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In e-commerce, LLM agents show promise for shopping tasks such as recommendations, budgeting, and bundle deals, where accurately capturing user preferences from long-term conversations is critical. However, two challenges hinder realizing this potential: (1) the absence of benchmarks for evaluating long-term preference-aware shopping tasks, and (2) the lack of end-to-end optimization due to existing designs that treat preference identification and shopping assistance as separate components. In this paper, we introduce a novel benchmark with a long-term memory setup, spanning two shopping tasks over 1.2 million real-world products, and propose Shopping Companion, a unified framework that jointly tackles memory retrieval and shopping assistance while supporting user intervention. To train such capabilities, we develop a dual-reward reinforcement learning strategy with tool-wise rewards to handle the sparse and discontinuous rewards inherent in multi-turn interactions. Experimental results demonstrate that even state-of-the-art models (such as GPT-5) achieve success rates under 70% on our benchmark, highlighting the significant challenges in this domain. Notably, our lightweight LLM, trained with Shopping Companion, consistently outperforms strong baselines, achieving better preference capture and task performance, which validates the effectiveness of our unified design.
• Abstract（参考訳）: 電子商取引では、LLMエージェントは、リコメンデーション、予算設定、バンドル取引などのショッピングタスクの約束を示す。 しかし,この可能性を実現するには,(1)長期の嗜好認識型ショッピングタスクを評価するためのベンチマークの欠如,(2)嗜好識別とショッピング支援を別個のコンポーネントとして扱う既存設計によるエンドツーエンド最適化の欠如,の2つの課題がある。 本稿では,2つのショッピングタスクを120万以上の現実世界製品にまたがる長期記憶機能を備えた新しいベンチマークを提案し,ユーザ介入をサポートしながら,メモリ検索とショッピング支援を両立する統合フレームワークであるShopping Companionを提案する。 このような能力を訓練するために,多ターン相互作用に固有の疎小かつ不連続な報酬を扱うためのツールワイド報酬を用いた双方向逆強化学習戦略を開発した。 実験の結果,GPT-5のような最先端モデルでさえ,ベンチマークで70%未満の成功率を達成し,この領域における重要な課題を浮き彫りにした。 特に,ショッピング・コンパニオン(Shopping Companion)でトレーニングした軽量LLMは,強いベースラインを一貫して上回り,より優れた選好キャプチャとタスクパフォーマンスを実現し,統一設計の有効性を検証しています。

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