Spotify称对话式音乐推荐智能体带来增长

Spotify研究人员表示，在在线A/B测试中，对话式推荐智能体帮助提升了听歌时长和周活跃用户数。用户可以用日常语言描述自己想听什么，例如“我没听过的意大利独立音乐人”，而不只是要求调整当前的聆听体验。

相关结果发表于2026年9月28日发布在arXiv上的论文，并被列为RecSys 2026论文。作者称，与Spotify此前的聆听体验优化功能相比，用户听歌时长增加了14%，周活跃用户数增加了5%，跳过率降低了5%。

系统如何构建

团队着重解决了产品上线前的一项难题：在尚无真实用户对话可供学习时，如何教会智能体制定计划，包括使用哪些工具以及按什么顺序使用。团队搭建的流程会将单轮提示转化为模拟的多轮对话，以便提前测试智能体。

随后，团队通过自动化改进循环，发现并纠正规划和工具使用中的错误。该方法会比较不同的智能体回复，并在编程智能体的帮助下反复修改。研究人员称，与已经高度优化的人工提示词相比，这一方法将质量提升了8%。他们还表示，这一流程缩短了开发周期，但论文摘要没有给出具体时间。

结果说明了什么

论文报告的听歌和参与度数据来自与某一项此前功能的在线测试，并非与用户使用Spotify的所有方式进行比较。论文摘要没有说明参与人数、测试时长，也没有说明该智能体是否已向所有用户开放。

这项研究主要探讨一种开发方法：通过生成对话和自动修改，在智能体上线前及上线期间加以改进。即使团队起步时缺少真实世界的交互数据，这种做法也有助于测试自然语言推荐工具。