MACRec: a Multi-Agent Collaboration Framework for Recommendation
arXiv:2402.15235 [cs.IR], github
Agents by Tasks
- Manager : 과제 수행을 계획하고 관리 -> 생각하고, 행동하고, 관찰함.
- User/Item Analyst : 사용자/물품 특성 분석
- Reflector : 이전 에러 반영/숙고(Reflect) -> Manager가 같은 작업은 반복하지 않게 확인하고, 개선점을 제안하고, 정답이 옳은지 확인하기도 함.
- Searcher : 검색 도구를 활용해서 정보 찾기
- Task Interpreter : 대화를 실행 가능한 추천 과제로 번역
RELATED WORK
Agents-based Recommendation
simulation-oriented
사용자의 행동과 물건의 특성을 시뮬레이션하는데 Agent를 사용
- RecAgent, Agent4Rec : 추천시스템의 평가를 강화하는 데 Agent를 사용자 시뮬레이터로 사용
- AgentCF : User-agnet와 Item-agent를 통한 사용자-물건 사용작용을 시물레이션, 사용자 선호에 대한 깊은 이해를 목표
recommender-oriented
계획과 메모리 요소를 갖춘 추천 Agent를 구축
- InteRecAgent, RecMind : Agent의 계획과 반영(reflect) 능력을 개선하는 데 중점을 둠
- RAH : LLM Agent는 보조자로, 인강 중심의 프레임워크를 제안; 고정된 모드임
MACRec: RAH와 다르게 다양한 용도에 맞게 적응 가능한 협업 가능
MACREC FRAMEWORK
