論文の概要: Latent Preference Modeling for Cross-Session Personalized Tool Calling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17886v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 06:57:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.738464
• Title: Latent Preference Modeling for Cross-Session Personalized Tool Calling
• Title（参考訳）: クロスセッション・パーソナライズド・ツーリングのための潜時選好モデル
• Authors: Yejin Yoon, Minseo Kim, Taeuk Kim,
• Abstract要約: MPTは265のマルチセッション対話からなるベンチマークで、優先度リコール、優先度誘導、優先度伝達の3つの課題をカバーしている。 また、ユーザの好みを進化する仮説として表現するテスト時間メモリ拡張手法であるPRefineを提案する。 これらの結果から,エージェントシステムにおけるロバストなパーソナライゼーションは,選択自体だけでなく,ユーザの選択の背景にある理由を捉えるメモリに依存することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.4096596518028
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Users often omit essential details in their requests to LLM-based agents, resulting in under-specified inputs for tool use. This poses a fundamental challenge for tool-augmented agents, as API execution typically requires complete arguments, highlighting the need for personalized tool calling. To study this problem, we introduce MPT, a benchmark comprising 265 multi-session dialogues that cover three challenges: Preference Recall, Preference Induction, and Preference Transfer. We also propose PRefine, a test-time memory-augmented method that represents user preferences as evolving hypotheses. Through a generate--verify--refine loop, it extracts reusable constraints from history and improves tool-calling accuracy while using only 1.24% of the tokens required by full-history prompting. These results indicate that robust personalization in agentic systems depends on memory that captures the reasons behind user choices, not just the choices themselves.
• Abstract（参考訳）: ユーザは LLM ベースのエージェントへのリクエストにおいて重要な詳細を省略することが多い。 APIの実行は通常、完全な引数を必要とし、パーソナライズされたツール呼び出しの必要性を強調します。 この問題を解決するために,265のマルチセッション対話からなるMPT(Preference Recall, Preference Injection, Preference Transfer)のベンチマークを導入する。 また、ユーザの好みを進化する仮説として表現するテスト時間メモリ拡張手法であるPRefineを提案する。 generate-verify-refineループを通じて、履歴から再利用可能な制約を抽出し、フルヒストリープロンプトに必要なトークンの1.24%しか使用せず、ツールコールの精度を向上させる。 これらの結果から,エージェントシステムにおけるロバストなパーソナライゼーションは,選択自体だけでなく,ユーザの選択の背景にある理由を捉えるメモリに依存することが示唆された。

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