網上購物模擬器要重現真人由瀏覽、比較到購買的連續決定，才能支援推薦系統的離線測試和 Reinforcement Learning（RL）訓練。RecVerse 是一個以 GUI 為基礎的模擬代理，透過螢幕截圖理解頁面，生成多輪購物軌跡，處理長時間瀏覽中用戶狀態不斷變化的問題。
現有做法各有缺口：Rule-based simulators 依賴向量化商品特徵和預設行動空間，難以涵蓋複雜的電商介面；Large Language Models（LLMs）和 Vision-Language Models（VLMs）代理雖然加入推理及 persona 建模，長會話仍可能丟失早期觀察，或者把所有歷史硬塞進 context window。逐步模仿每個已記錄行動，亦可能令整段流程出現過度探索或過分被動等不自然模式。
RecVerse以認知啟發的分層記憶處理長期資訊，包括短期焦點用的 Working Memory、保存本次會話軌跡的 Episodic Memory，以及記錄高層次意圖的 Preference Memory。記憶更新本身被視為行動，代理可以按情況學習何時及應該保存哪些資訊。
訓練時，系統改用 trajectory-level RL，直接為完整購物會話評分，同時對齊真人的宏觀行動類型分佈和微觀購物意圖。研究團隊亦發布 USB（UserSimulationBenchmark）互動式電商 GUI 軌跡數據集；實驗結果指 RecVerse 在行為忠實度和意圖一致性上均優於現有基線。
- 以螢幕截圖理解電商 GUI，生成多輪購物行為
- 透過三層記憶保留短期焦點、會話經歷和用戶偏好
- 用完整軌跡目標修正逐步模仿帶來的不自然行為
- USB 提供互動式電商 GUI 軌跡數據集
- 可用於推薦策略的離線及反事實測試