論文の概要: Personalized Recommendation Tool Learning via Autonomous Language Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.19739v1
• Date: Wed, 22 Jul 2026 04:10:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-23 18:51:37.974862
• Title: Personalized Recommendation Tool Learning via Autonomous Language Agents
• Title（参考訳）: 自律型言語エージェントによるパーソナライズされた推薦ツール学習
• Authors: Mingdai Yang, Zhiwei Liu, Weizhi Zhang, Yibo Wang, Hao Peng, Philip Yu,
• Abstract要約: 本稿では、エージェントベースの推薦フレームワークである、メモリベースの$textbfP$ersonalized $textbfR$ecommendation $textbfT$ool learning via autonomous language $textbfA$gents (PRTA)を提案する。 エージェントはハイレベルな推論とパーソナライズされたツール選択を担当し、従来のレコメンデーションモデルはフルランクスコアを実行する。 3つの公開データセットにわたる大規模な実験は、従来のレコメンデーションよりもモデル名の方が優れていること、フルレベルのレコメンデーションパフォーマンスを改善するためのLLMベースのベースラインを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.066663148493745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although large language models (LLMs) have recently gained traction in recommender systems due to their strong reasoning capabilities and extensive world knowledge, previous LLM-based agents suffer from hallucination and context-length limitations, and thus are not suitable for full-ranking recommendation tasks. To circumvent these limitations through architectural design rather than modifying the LLM itself, we propose an agent-based recommendation framework, memory-based $\textbf{P}$ersonalized $\textbf{R}$ecommendation $\textbf{T}$ool learning via autonomous language $\textbf{A}$gents (PRTA), in which an LLM acts as a central planner interacting with multiple recommendation models as tools. The LLM-based agent is responsible for high-level reasoning and personalized tool selection, while traditional recommendation models perform full-ranking scoring, leveraging their scalability in modeling behavioral patterns. To support personalized tool selection, we design reflection mechanisms that enable the agent to evaluate and compare tools for each user based on user profiles and candidate ranked lists. Extensive experiments across three public datasets demonstrate the superiority of \modelname over traditional recommendation and LLM-based baselines in improving full-ranking recommendation performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は, 強い推論能力と広い世界知識により, 推薦システムにおいて近年注目を集めているが, 従来の LLM ベースのエージェントは幻覚や文脈長の制限に悩まされており, 完全なレコメンデーションタスクには適さない。 LLM自体を変更するのではなく、これらの制限を回避するために、エージェントベースのレコメンデーションフレームワークである、メモリベースの$\textbf{P}$ersonalized $\textbf{R}$ecommendation $\textbf{T}$ool learning via autonomous language $\textbf{A}$gents (PRTA)を提案する。 LLMベースのエージェントは、ハイレベルな推論とパーソナライズされたツール選択に責任を持ち、従来のレコメンデーションモデルは、行動パターンのモデリングにおけるスケーラビリティを活用して、完全なスコア付けを行う。 個人化されたツール選択を支援するために,ユーザプロファイルと候補ランキングに基づいて,エージェントが各ユーザのツールを評価・比較できるリフレクション機構を設計する。 3つの公開データセットにわたる大規模な実験は、従来のレコメンデーションよりも \modelname の方が優れていること、フルレベルのレコメンデーションパフォーマンスを改善するためのLLMベースのベースラインを示している。

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