arXiv 提出 APA：为长期个性化网页智能体主动获取用户偏好
原文标题：Learning What to Ask for Tomorrow: Active Preference Acquisition for Long-Term Personalized Web Agents
重要度 2/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
论文研究网页智能体应主动询问哪些缺失的用户偏好，提出「前瞻个性化价值」（PPV）指标，综合未来任务的累积收益与询问成本。在 ActiveWebPref 基准上，20 个任务周期内 APA 获取了 80.3% 依赖摊销价值的偏好，而仅看当前任务价值的方法只获取 5.1%，且用 27.6% 的提问量回收 84.2% 的收益。
- 问题
- 网页智能体该主动询问哪些用户偏好，才能让答案在后续任务中持续复用。
- 方法
- 提出前瞻个性化价值（PPV），用智能体自身求解器估算候选偏好的未来累积收益减去询问成本。
- 结果
- ActiveWebPref 上 20 任务周期内获取 80.3% 依赖摊销价值的偏好，仅看当前任务价值的方法为 5.1%；用 27.6% 提问量回收 84.2% 收益。
- 影响
- 长期服务的智能体应把提问当作投资，按复用频率而非单次收益决定问什么。
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