代理式推荐系统中的委托不对称：衡量在线约会中的双边接受度

代表用户进行对话的自主 LLM 代理正在成为匹配平台中的一种新兴设计模式，但其可行性取决于一个很少被考察的条件：用户不仅必须接受将对话委托给代理，还必须接受来自他人的、由代理中介的沟通。我们通过对某大型约会平台活跃用户开展的两项大规模调查来研究这一条件（关于生成式个人资料功能的调查 N=2,894；关于自主对话代理的调查 N=2,617，以两种语言进行）。我们基于带有潜在回归的分级反应模型，构建了代理接受度的潜变量测量模型，并通过模型比较表明，发送代理沟通的意愿与接收代理沟通的意愿是不同的构念：二者高度相关（rho=0.92），但可以区分（Delta BIC=52），且在不同语言之间具有部分测量不变性。该模型量化了一种系统性的委托不对称：部署自己的代理所需的接受度远低于与对方的代理互动（阈值 -0.38 对 +0.32；完全互动 +1.39），且平均部署倾向约为互动倾向的三倍。基于陈述接受度推导出的随机配对反事实显示，只有 4-13% 的有向二元关系同时包含代理部署与接收方互动，并且存在明显的性别方向不平衡。设计反事实量化了可用杠杆：互惠要求通过排除近三分之二的潜在部署，将互动量减少一半或更多；而根据接收接受度来路由代理联系，则使每次联系的互动率提高三倍，这一提升在将目标项留出后的样本外验证中仍然成立（AUC 0.88，在受访者层面的交叉验证下四分位提升 3.1x）。我们讨论了其对代理式推荐设计的影响，包括披露、选择加入机制以及感知接受度的匹配。