arXiv cs.CL· Hyunseo Kim, Suil Choe, Sukkyoung So, Daeyeon Yi·· 11 小时前AI 评分24
GLOBE：面向生成式搜索电商商品优化的结构化智能体记忆演化框架
GLOBE: Evolving Structured Agentic Memory for E-commerce Product Optimization in Generative Search
AI 导读
GLOBE 是一个通过演化式行为手册实现持续自我改进的智能体框架，将电商商品优化知识存为显式的字段级行为，而非隐式留在提示词或改写结果中。每轮由 Editor 应用行为并接收排名反馈，Reflector 将其转为行为更新，Moderator 去除冗余提案、Curator 提交采纳变更并停用持续有害行为。实验显示结构化行为优于整体式提示词优化，学到的行为在未见商品类目上仍有效。
正文 · AI 翻译
摘要：针对生成式搜索优化商品列表，要求语言智能体不仅能有效改写，还要通过在不同品类间保留成功策略来持续自我改进。然而，现有方法往往将结构化列表视为自由文本，使有效策略隐含在提示词、搜索轨迹或改写输出中，而未能将其积累为可复用的智能体记忆。为解决这一局限，我们提出 GLOBE，一个智能体框架，通过将优化知识存储在一部不断演化的、显式且按字段划分的行为手册中，来驱动持续自我改进。在每个回合中，编辑者应用相关行为并接收基于排名的反馈，反思者将其转化为行为更新。对于真实环境中的可靠执行至关重要的一点是，审核者移除冗余提案，管理者提交已接受的更改，并停用持续有害的行为。这一循环将回合反馈转化为持久的、按字段划分的优化记忆。实验表明，结构化行为优于整体式提示词优化，而反馈驱动的演化与审核进一步提升了有效性并降低了下行风险。学到的行为在未见过的商品品类上仍然有效，表明智能体记忆演化支持可解释且可迁移的商品优化。
| 评论： | 已被 EMNLP 2026 第二届智能体语言模型研究研讨会（REALM）接收 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.23709 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.23709v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.23709 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Hyunseo Kim [查看邮箱]
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2026年10月16日星期五 16:33:17 UTC（1,255 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org