يشهد عالم التوصيات تغيرًا جذريًا، حيث انتقلت النقاشات من التركيز على التخصيص القائم على المنصة إلى تخصيص متاح تحت سيطرة المستخدم. هذه الفكرة الجديدة تدعمها وكلاء ذكاء اصطناعي شخصيون قادرون على العمل نيابة عن المستخدم عبر مجموعة من الخدمات.

تتناول الدراسة الحديثة موضوع "توصيات مُحكمة عبر وكلاء شخصية (Personal-Agent Mediated Recommendation)", حيث يتم تصنيف مجموعة من الخيارات عبر منصة معينة باستخدام معلومات محلية، بينما يقوم الوكيل الشخصي باعتماد تاريخ المستخدم عبر المنصات المختلفة لتنظيم التصنيف الناتج وتقديم قائمة أفضل.

تواجه عملية الوساطة هذه تحديات كبيرة؛ إذ يمكن أن يتضمن تصنيف المنصة دلائل قوية على ما لا يمكن أن يلاحظه الوكيل الشخصي. لذا، يجب أن تتوازن عملية الوساطة الفعالة بين التدخلات المفيدة والتجاوزات الضارة.

لتعميق فهم هذا التوازن، تم تقديم نموذج اختبار يُسمى MediateRec، الذي يوفر بيئات قابلة للتطوير عبر منصات متعددة وتجارب حقيقية تحت إطار معلوماتي محكم.

عند تدريب الوكيل لاستخدام التاريخ عبر المنصات بشكل فعال، تم اقتراح مفهوم "تحسين وساطة التخصيص الشخصي (Personal Attribution Mediation Optimization - PAMO)" الذي يحاكي تاريخ المستخدم لتقدير الدعم الشخصي أثناء الوساطة ويعيد توزيع مزايا الترتيب بشكل متوازن.

أثبتت التجارب التي أجريت على نموذج MediateRec أن الوساطة عبر الوكيل الشخصي تسهم في تصحيحات هامة، ولكن حتى أقوى نماذج اللغة الخاصة قد تتسبب في تجاوزات ضارة. لقد أظهرت نتائج PAMO تحسينات ملحوظة مقارنة بالأساليب التقليدية، مما يحقق توازنًا أفضل بين التدخلات المفيدة والآثار الضارة.