《RecoWorld: Building Simulated Environments for Agentic Recommender Systems》
RecoWorld：为智能推荐系统打造全新模拟环境，开启用户与推荐智能体的多轮交互新时代。
• 双视角架构：模拟用户与具备主动学习能力的推荐智能体展开多轮对话，用户在感到疲惫或不满时主动反馈指令，智能体据此实时调整推荐策略，形成动态闭环，显著提升用户留存。
• 多模态用户行为建模：支持文本、图像、音视频及语义ID多种内容表示，结合用户时间、地域、兴趣及社交等多维上下文，实现对用户兴趣演变的精准捕捉与建模。
• 长期价值优化：区别于传统离线指标，RecoWorld以会话时长、用户活跃度等长期留存指标作为强化学习的奖励信号，鼓励探索多样化内容，防止推荐陷入单一兴趣的“陷阱”。
• 多智能体仿真：可模拟不同用户群体及其社交网络影响，助力内容创作者安全试验发布策略，提前预判受众反应，避免真实用户体验风险。
• 指令跟随能力评估：支持通过自然语言或语音指令调整推荐内容，模拟真实用户反馈，推动推荐系统从被动响应转向主动协作，促进个性化信息流的共创。
心得：
1. 用户指令不仅是明确需求，更是触发个性化推荐动态调整的关键节点，传统离线指标难以捕捉此类多轮交互带来的深层价值。
2. 多模态与语义ID融合表明，推荐系统未来需兼顾内容丰富性与语义深度，才能真正理解并满足用户不断变化的兴趣。
3. 多智能体社交仿真揭示，推荐效果不仅取决于个体偏好，更受群体互动影响，协同模拟为内容生态健康发展提供新路径。
了解详情🔗arxiv.org/abs/2509.10397
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