‘智能體 + 圖書館”構建讀者個性化服務體系

隨著人工智能和機器學習技術的發展，智能體在越來越多的領域中發揮重要作用，推動了各行各業的創新和變革。在圖書館領域，大數據、人工智能的高速發展導致傳統的圖書館服務模式已經難以滿足讀者日益多樣化和個性化的需求[1]。讀者期待圖書館能夠提供更加個性化、智能化的服務，如：不同年齡段、不同學科背景的讀者對圖書的需求差異較大，有的讀者喜歡文學類書籍，而有的讀者則專注于學術研究資料。在信息爆炸的時代，讀者希望圖書館能夠幫助他們篩選、整合信息，提供有針對性的知識推薦服務。然而，傳統圖書館服務在資源檢索的精準度、服務的個性化程度等方面存在一定的局限性，無法充分滿足讀者的個性化需求。圖書館將智能體技術引入讀者個性化服務中，為解決上述問題提供了新的思路和方法。智能體通過不斷收集讀者的歷史借閱記錄、檢索行為等數據，深度分析讀者的興趣偏好和需求特點，能夠實現精準的讀者畫像構建、個性化的資源推薦和智能化的咨詢服務。智能體還可通過實時監測圖書館的資源使用情況、讀者流量等信息，優化圖書館的資源配置和服務流程，提高圖書館的管理效率和服務質量，從而提升讀者的滿意度[2]。

一、智能體技術與圖書館個性化服務理論剖析

智能體作為一種能夠感知周邊環境，并基于感知信息自主行動以達成特定目標的實體，在現代科技發展中占據重要地位。具體來說，智能體具有自主性、交互性、適應性等顯著特征。其中，自主性賦予智能體獨立決策和執行任務的能力，使其無須持續的人工干預，就能按照預設程序與邏輯自主運行；交互性則確保智能體能夠與其他智能體、讀者實現有效的信息交換與互動；適應性讓智能體在面對動態變化的環境時能夠靈活調整自身行為模式。

圖書館讀者個性化服務以讀者的個體特征、行為習慣以及需求偏好為依據，提供具有高度針對性的服務。這種服務模式能顯著提高讀者滿意度，幫助讀者快速獲取所需資源，節省時間和精力。同時，通過對讀者需求的精準匹配，圖書館能夠優化資源配置，避免資源閑置，提高資源利用率，進而提升自身的競爭力，吸引更多讀者。早期圖書館個性化服務主要依賴人工咨詢和簡單的借閱記錄分析。隨著大數據、人工智能等技術的不斷發展，圖書館個性化服務迎來新的變革，服務變得更加精準和高效。未來，圖書館個性化服務將朝著智能化、多元化和場景化方向發展。借助智能設備與技術，圖書館能夠為讀者打造全場景、沉浸式的服務體驗，滿足讀者在不同場景下的多樣化需求。

二、“智能體 + 圖書館”構建讀者個性化服務體系的可行性分析

第一，隨著人工智能、大數據、云計算等技術的迅猛發展，智能體在功能和性能上不斷成熟。自然語言處理技術讓智能體能夠準確理解讀者的咨詢意圖，語音識別和合成技術使得智能體能夠以語音形式與讀者互動。同時，圖書館自動化管理系統以及數字資源平臺的普及，為智能體與圖書館現有系統的集成奠定了基礎。借助API接口等技術手段，智能體可以無縫對接圖書館系統，實現了數據的實時交互與共享，提升了圖書館服務的自動化和智能化水平。第二，讀者對圖書館服務的期望日益提升，渴望獲得更加便捷、高效、個性化的服務體驗。圖書館服務因讀者群體特性不同而存在顯著差異，比如，學生希望快速獲取學習資料，科研人員需要及時追蹤前沿學術動態，普通讀者則追求豐富多元的文化娛樂資源。智能體憑借強大的數據分析和個性化推薦能力，能夠深入洞察讀者的需求特點，為不同讀者群體提供定制化服務，從而精準滿足讀者的差異化需求。第三，圖書館擁有豐富的館藏資源，涵蓋紙質文獻、電子資源、多媒體資料等。圖書館通過數字化整合，能夠將這些資源轉換為數據形式進行存儲和管理，從而為智能體提供充足的數據支持。智能體可以對資源數據進行分析和挖掘，實現資源的深度利用，提高資源的利用率和服務價值。

三、“智能體 + 圖書館”構建精準的讀者畫像

在“智能體 + 圖書館”個性化服務體系中，圖書館構建精準的讀者畫像對實現服務定制化、提升服務質量起著關鍵作用。這一過程主要涵蓋數據收集、分析挖掘、畫像應用三個緊密相連的階段。

（一）數據收集

第一，內部數據。圖書館管理系統一般都保存豐富的讀者數據，如：讀者注冊信息記錄了讀者的姓名、年齡、性別、職業、聯系方式這類基本信息，能夠反映讀者的基礎特征；借閱記錄詳細記錄了借閱人、書名、借閱時間、頻率等，能夠反映讀者的閱讀偏好；館內的瀏覽行為數據，如讀者在圖書館網站或移動端瀏覽的頁面、搜索的關鍵詞，能夠反映其信息需求傾向。第二，外部數據。為了更精準地構建讀者畫像，圖書館可在合法合規的前提下，引入外部數據。例如，圖書館在社交媒體平臺分享讀者的閱讀心得、書評，能展現讀者對不同書籍的看法與評價；展示學術數據庫中讀者的科研成果，有助于了解科研人員的研究方向和學術水平。

（二）數據分析挖掘

第一，數據清洗。圖書館所收集的原始數據通常存在數據缺失、重復、錯誤等問題，因此其需要運用數據清洗技術去除無效數據、糾正錯誤數據，以提升數據質量，為后續分析奠定基礎[3]。第二，特征提取。圖書館借助數據挖掘算法能夠從清洗后的數據中提取讀者關鍵特征。例如：圖書館通過文本挖掘技術分析讀者搜索關鍵詞、書評等文本數據，能夠提取讀者的興趣標簽；運用關聯規則挖掘算法，分析借閱記錄，能夠找出不同書籍之間的關系，進而挖掘讀者潛在的閱讀需求。第三，聚類分析。圖書館依據讀者的特征，采用聚類算法，可將讀者劃分為不同群體。例如：圖書館可按照閱讀偏好，將讀者分為文學類、科技類、歷史類等不同類別；根據借閱頻率，分為高頻借閱者、低頻借閱者。通過聚類分析，圖書館能夠深入了解不同讀者群體的行為模式和需求特點。

（三）畫像應用

第一，個性化推薦。基于構建好的讀者畫像，圖書館運用協同過濾、內容推薦等算法能夠為讀者推薦契合其興趣和需求的圖書和服務。例如，當識別出某位讀者是科幻小說愛好者時，系統便會向其推送新出版的科幻類書籍、相關科幻主題活動信息。第二，服務定制。圖書館可針對不同讀者群體，提供定制化服務。例如：對科研人員，圖書館可提供專業文獻傳遞、科研動態跟蹤服務；對學生群體，圖書館可組織學習方法講座、考試輔導活動。第三，空間優化。圖書館通過分析讀者畫像數據，了解讀者對圖書館空間的使用需求，可優化圖書館的空間布局。例如，當發現討論型讀者較多時，圖書館可增加研討空間的數量，配備先進的多媒體設備，進而提升讀者的使用體驗。

四、“智能體 + 圖書館”個性化服務體系的架構設計

“智能體 + 圖書館”個性化服務體系的整體架構融合了智能體技術與圖書館業務，旨在為讀者提供高效、精準、個性化的服務。該架構主要包括感知層、數據層、智能體層和讀者交互層，各層次相互協作，共同實現服務體系的智能化運作。

（一）感知層

感知層負責采集圖書館內外部的各種數據，是整個服務體系獲取信息的“觸角”。這一層利用物聯網設備（如RFID、智能書架、攝像頭等）、讀者終端（如App、網頁等）以及環境傳感器（如座位占用監測、溫濕度傳感器等）動態捕獲讀者的檢索和借閱等行為數據、圖書在架情況、設備使用率等資源狀態及人流密度、環境舒適度等空間參數，并通過邊緣計算節點進行初步清洗與特征提取（如行為時序建模、熱區分析等）。綜上所示，感知層的核心價值在于實現場景化需求感知與資源動態映射。例如，感知層通過將讀者停留時長與書架區域進行關聯，可推測其潛在興趣。需要注意的是，感知層的建構面臨諸多技術挑戰，如多模態數據融合、低延遲響應以及輕量化部署。未來，圖書館可借助聯邦機器學習，在不共享原始數據的情況下，實現跨館數據協作，共同優化知識服務或構建聯合知識圖譜；在保護隱私的前提下，訓練AI模型，提升資源推薦、古籍數字化等服務的精準度，最終形成“無感采集一智能理解一主動服務”的閉環。

（二）數據層

數據層是整個體系的數據中樞，承擔著數據存儲、清洗、整合與分析的重要任務。第一，圖書館借助數據存儲系統，可將感知層采集的結構化、半結構化和非結構化數據分別存儲于關系型數據庫、NoSQL數據庫和文件系統中。例如：讀者的借閱記錄、個人信息等結構化數據可存儲在關系型數據庫中，方便進行查詢和統計分析；而讀者的書評、咨詢文本等非結構化數據則可存儲于文件系統或非關系型數據庫中。第二，圖書館利用數據整合技術，能夠去除數據中的噪聲、重復和錯誤信息，提升數據質量。通過數據整合技術，圖書館可以實現多源異構數據的統一處理，建立完整的讀者畫像與資源知識庫。在此基礎上，圖書館運用數據挖掘和機器學習算法開展深度分析，精準識別讀者的興趣偏好、閱讀行為及潛在需求，從而為智能決策系統提供有力支撐。

（三）智能體層

智能體層是整個體系的核心，由多個不同功能的智能體組成，每個智能體都具備獨立思考和執行任務的能力，并且能相互協作。第一，用戶建模智能體通過學習數據層分析得出的讀者行為數據，可構建動態的讀者興趣模型。例如，當讀者頻繁借閱某一領域的書籍或瀏覽相關主題的文獻時，用戶建模智能體能夠及時捕捉這一信息，更新讀者興趣模型，使服務更滿足讀者需求。第二，依托用戶建模智能體生成的讀者興趣模型，資源推薦智能體能夠從圖書館資源知識庫中篩選契合讀者興趣的圖書、期刊、數據庫等資源，并制訂個性化的推薦策略，如采用協同過濾算法，為具有相似興趣的讀者推薦相關資源。第三，智能咨詢智能體借助自然語言處理技術，能夠理解讀者提出的問題，并從知識圖譜和資源庫中檢索答案，為讀者提供實時、準確的咨詢服務。

（四）用戶交互層

第一，用戶交互層是讀者與服務體系進行互動的界面，旨在為讀者提供便捷、友好的使用體驗。這一層涵蓋了圖書館網站、移動應用、自助服務終端等多種交互渠道。在交互設計上，用戶交互層充分考慮讀者的使用習慣和需求，采用簡潔直觀的界面布局，融入語音交互、手勢操作等多種交互方式。第二，各層次之間通過標準化的接口和協議開展數據交互與協同工作。感知層采集的數據通過數據傳輸接口上傳至數據層；數據層經過分析處理后，將結果以API（應用程序編程接口）的形式提供給智能體層；智能體層根據所接收的數據和指令，執行相應的任務，并將處理結果直接反饋給用戶交互層，實現服務的閉環。這種分層架構和交互機制使得整個服務體系具有良好的可擴展性和靈活性。當需要引入新的技術或服務時，整個服務體系僅須在相應層次進行擴展或升級，而不會對其他層次造成較大影響，為“智能體 + 圖書館”個性化服務體系的持續發展提供了有力保障。

五、結語

隨著人工智能技術的持續創新和圖書館服務需求的不斷演變，“智能體 + 圖書館”領域蘊含廣闊的研究空間和發展機遇。在技術突破層面，自然語言處理技術有望實現更深入的語義理解和語境感知。未來，相關研究可聚焦如何讓智能體更好地理解自然語言中的隱喻、情感、文化背景等復雜元素，從而實現與讀者的深度、精準交互。通過引入知識圖譜與語義網絡的深度融合技術，圖書館可使智能體在更廣泛的知識體系中進行推理和解答，提升回答的準確性和全面性。機器學習和深度學習算法也將朝著更加高效、可解釋的方向發展。由此，研究如何優化算法結構，提高模型的訓練速度和泛化能力，同時增強算法的可解釋性，讓讀者和圖書館管理者能夠理解智能體的決策過程，將是未來的重要研究方向。

［參考文獻]

[1］黃一緋.面向個性化需求的智慧圖書館服務模式探討［J].文化學刊，2025（01）：180-183.

[2］李承蕾.數字孿生技術驅動下智慧圖書館服務模型研究［D］.哈爾濱：黑龍江大學，2024.

[3］李恂.大數據背景下企業經濟管理研究［J］.現代商業研究，2024（24）：158-160.