论文分析多平台智能体推荐中可信度评估何时让用户受益。
资讯摘要
论文提出“以用户为中心的智能体推荐”范式：用户智能体比较多个竞争平台智能体的推荐，并将交互建模为重复博弈。平台可策略性修改描述而不改变商品内在价值，用户智能体仅凭已消费商品的反馈评估平台可信度。分析表明，资源访问扩大未必提升用户福利，策略性夸大与验证受限可能抵消竞争收益；论文给出可信度评估使更广访问带来收益的条件，并在合成市场与基于 Amazon 的市场实验中验证。
要点速读
- 论文将用户智能体与多个平台智能体的交互形式化为重复博弈，平台可修改描述但不改变商品内在价值。
- 分析显示扩大资源访问不一定改善用户福利，策略性虚假描述与有限验证会抵消平台竞争的好处。
- 合成与 Amazon 数据实验表明，可信度评估可提升有限时域效用，收益取决于市场规模与机制参数。
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采集于 2026/11/5 08:00:38（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。