arXiv:2611.08718v1 Announce Type: new Abstract: Conversational recommender systems often treat user sessions in isolation, limiting their ability to capture how user intent evolves over time. While large language models (LLMs) have improved semantic understanding, they are typically used as isolated components, without addressing how memory, retrieval, and decision-making should be integrated at the system level. In this work, we propose a memory-aware multi-agent architecture for conversational recommendation, in which LLMs act as orchestration layers that coordinate intent refinement, query
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月10日 · 原文日期：2026年11月9日
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