[LLM2Rec] LLM 기반 추천 모델들 정리

1. Profile Component

	User Traits	Item Traits	Agent Role Instruction
Agent4Rec	섬세한 profiling method : user profile을 social trait으로 categorize
RecAgent	incorporate profile
MACRec	- incorporate profile - interaction history에서 유저 선호도 포착	- item meta data or extrated from user analysis -user/item analyst가 있어서 유저 선호도와 아이템 특성을 이해하는데 중요한 역할을 함
AgentCF		- item meta data or extrated from user analysis - item agent가 존재함
Rec4Agentverse			- 여행/패션/스포츠 에이전트가 여행 예약에 도움을 줌
AutoConcierge			대화 에이전트가 유저 선호도를 수집
MedAgent-Zero			의사/환자 에이전트가 존재
MACRS			responder/planner agent가 multi-agent로 존재

2. Memory Component

	short- /long-term	sensory/ real-time	personalization	Persistent	Reflective	Collaborative
Agent4Rec					historical reranking pool
RecAgent	dual-memory structuer	raw obs를 NL triplets로 변환
MACRec
AgentCF	dual-memory structuer		user, item 특성을 저장	collaborative memory로 user, item agent가 행동 패턴에과 특성을 저장		collaborative memory btw item/user agents
Rec4Agentverse
AutoConcierge					user interaction history 저장	멀티턴 대화에서 메모리를 통합
MedAgent-Zero	short-term interaction, accumulated treatment history				treatment success에 대해 reflect	다양한 agent가 환자에 대한 인사이트를 공유
MACRS						멀티턴 대화에서 메모리를 통합
InteRecAgent	dual-memory structuer		like, dislike, expect와 같은 방식의 structured user profile			candidate bus
CSHI	real-time, long-term memory	real-time memory : 유저 선호 포착
RecMind			유저 데이터 (평점, 리뷰 등)
SUBER				모든 user-item interaction을 저장
Agent4Rec			사실, 감정 메모리
BiLLP				Planner, Actor, Critic mdule의 메모리 통합	Planner, Actor, Critic mdule를 모두 넘나드는 reflective memory

 

3. Action Component

	user simulation action	Memory Action	tool execution action
Agent4Rec	user의 취향 및 감정에 따른 액션	retrieval, writing, reflection action을 모두 아우름
RecAgent	real-world의 행동을 모사	sensory memory를 업데이트
MACRec
AgentCF		short-long term memory를 업데이트
Rec4Agentverse
AutoConcierge
MedAgent-Zero
MACRS
InteRecAgent
CSHI	자연스러운 응답을 할 수 있도록 통합된 프로세스
RecMind
SUBER
Agent4Rec
BiLLP

 

4. Multi-agent collaboration

	multiple agents with same role	deply various types of agents
Agent4Rec	single type of agent
RecAgent	single type of agent
MACRec		multi-agent collaboration framework
AgentCF	dual-agent setup
Rec4Agentverse		multiple agents
AutoConcierge
MedAgent-Zero
MACRS		multi-agent
InteRecAgent
CSHI
RecMind
SUBER
Agent4Rec
BiLLP
RAH		multi-agent