摘要
长生命周期 LLM 代理的价值在于跨会话响应用户偏好,但现有代理往往被动接收信息,缺乏主动询问未言明偏好的能力,导致“主动性差距”。本文提出“询问以记忆”(ATR)任务,即代理决定是否在当前无关任务中询问可复用的用户偏好。为此构建了首个 ATR 基准测试 ATRBench,通过隐藏真实偏好评估代理的主动获取能力。实验显示,当前主流代理表现显著低于理想水平,且提示工程改善有限,表明信息获取是主要瓶颈。
AI 推荐理由
论文核心研究代理如何主动获取并存储用户偏好以供未来使用,属于记忆机制的关键部分。
研究机构
北京邮电大学
南京航空航天大学
哈工大深圳校区
论文信息