オーケストレーターとしてのLLM：推薦システムのための制約遵守型マルチエージェント最適化

要約

推薦システムにおける複数の目的の最適化と、公平性やカバレッジといった厳しいビジネス制約の両立を解決するフレームワーク「DualAgent-Rec」が提案されました。LLMをコーディネーターとして配置し、制約を遵守するエージェントと多様性を探求するエージェントを動的に制御することで、制約遵守率100%とパレート超体積の4〜6%向上を達成しました。

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