ActiveWebPref 基准测试揭示主动偏好获取提升长期效用
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2026年10月23日，研究团队提出主动偏好获取（APA）框架及ActiveWebPref基准测试。该研究针对现有被动方法无法获取未揭示偏好的问题，定义了前瞻个性化价值（PPV），旨在单次交互预算下优化问题选择。纵向测试显示，当任务跨度为20时，34.4%的高价值缺失偏好具有跨任务复用价值，表明单任务收益不足但长期效用显著。
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- arXiv cs.CLActiveWebPref 基准测试显示跨任务复用价值可显著提升长期个性化 Web Agent 效用
该论文提出主动偏好获取（APA）框架，旨在解决现有被动记忆和澄清方法无法获取用户未主动揭示的偏好、且仅评估当前任务收益导致长期效用损失的问题。研究定义了前瞻个性化价值（PPV），即未来任务预期累积效用增益减去询问成本与披露风险，并在单次交互预算约束下选择问题。 在 ActiveWebPref 纵向基准测试中，当任务 horizon 为 20 时，34.4% 的高价值缺失偏好具有摊销依赖性，即单任务收益不足但跨任务复用价值高。APA 成功获取了其中 80.3% 的偏好，而仅基于当前任务信息价值的基线方法仅获取 5.1%。在匹配 APA 实际支出的询问成本上限下，APA 的净效用优于四种启发式选择基线；若询问所有未知偏好，净效用反而低于不询问，而 APA 仅用 27.6% 的提问量恢复了 84.2% 的潜在效用增益。 事实层面，该方法通过代理自身求解器在公共任务原型上计算反事实增益，并按任务家族预期复用率聚合。推断层面，这表明构建长期有效的 Agent 必须将偏好获取视为跨期投资而非单次交易。猜测层面，若行业普遍采用此类机制，Agent 的冷启动阶段将更依赖对任务家族的预定义假设来估算 PPV，否则难以在缺乏历史数据时准确判断哪些偏好值得询问。
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